基于鲸鱼优化小波神经网络的飞行航迹缺失数据预测方法

• 作者: 姜鸿晔 石旭东
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据缺失 航迹预测 鲸鱼优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 200-205
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.033

摘要

飞行航迹数据是分析飞行状态的重要依据.针对飞行航迹缺失数据预测的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法和小波神经网络相结合的飞行航迹缺失数据预测模型WOA-WNN.根据飞行航迹数据的非线性关系确定小波神经网络的结构;利用鲸鱼优化算优化传统小波网络的初始阈值和权值,提高收敛速度和预测精度,实现飞行航迹缺失数据的精确预测.实验结果表明:相比传统算法,WOA-WNN模型预测精度更高、预测性能更稳定,可以在输入参数较少的情况下实现航迹缺失数据的精确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石旭东	中国民航大学电子信息与自动化学院	29	105	5.0	9.0
2	姜鸿晔	中国民航大学电子信息与自动化学院	5	0	0.0	0.0