改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

作     者：徐廷学 刘崇屹 朱桂芳 唐玲 刘沛纹 XU Ting-xue;LIU Chong-yi;ZHU Gui-fang;TANG Ling;LIU Pei-wen

作者机构：海军航空大学山东烟台264001 中国人民解放军92957部队浙江舟山316000 中国人民解放军92095部队浙江台州318050 

基　　金：国家自然科学基金(51605487) 山东省自然科学基金(ZR2016FQ03) 

出 版 物：《现代防御技术》 (Modern Defence Technology)

年 卷 期：2019年第47卷第3期

页      码：128-136页

摘      要：为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。

主 题 词：非等间距GM(1,1)模型 背景值优化 初始条件优化 新陈代谢 BP神经网络 权值搜索算法 

学科分类：08[工学] 082601[082601] 082501[082501] 0826[工学-生物医学工程类] 082602[082602] 0825[工学-环境科学与工程类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-086x.2019.03.19

馆 藏 号：203679960...