改进灰色神经网络的作动系统功率预测
刘德鹏
石山
1.空军工程大学航空航天工程学院，西安，7100382.空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038
摘要：为提高飞机上作动系统的功率预测精度，建立了改进的多变量灰色神经网络预测模型。考虑了对系统功率需求有较大影响的相关因素，采用主成分分析法提取综合变量作为输入，在提升准确性的基础上有效减少了输入维数；在利用递增方式对初始值进行选择的过程中，引入粒子群优化算法快速求解最优初始值和背景值，模型预测的平均误差由13.35%降为7.53%；考虑到序列波动对预测精度的影响，采用 BP 神经网络对预测值进行误差修正，进一步将模型的平均预测误差降为4.07%。仿真实验表明，含主成分分析的改进灰色神经网络对飞机作动系统的功率有较高的预测精度，有利于飞机的电能调度。
关键词：主成分分析改进灰色神经网络作动系统功率预测
分类号：V225(飞机构造与设计)TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 12-17 )
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