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| 稿件标题： | 基于遗传算法优化LSSVM的着靶速度建模与预测 |
| 稿件作者： | 田珂，常华俊 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.S2.029 |
| 栏目名称： | 装备理论与装备技术 |
| 关键词： | 着靶速度；GM(1,1)灰色模型；BP神经网络；支持向量回归机；遗传算法优化最小二乘支持向量机 |
| 文章摘要： | 测试弹丸的着靶速度是靶场试验的重要科目，但是当弹丸飞行状态异常时，雷达就无法准确测试着靶速度，所以利用已测数据对未能准确测试的数据进行预测就很必要。常用的预测模型是GM(1,1)灰色模型，预测精度不理想。为了提升预测精度，选择采用BP神经网络和支持向量回归机进行预测，但这两个模型的参数是随机选取的，预测精度不是最高，所以选择利用遗传算法优化最小二乘支持向量机预测最优参数。实验结果表明，遗传算法优化最小二乘支持向量机的预测精度最高，误差小于2‰，是预测着靶速度的最佳模型。 |
| 引用本文格式： | 田珂,常华俊.基于遗传算法优化LSSVM的着靶速度建模与预测［J］.兵器装备工程学报，2021,42(S2):128-132. TIAN Ke, CHANG Huajun.Modeling and Prediction of Target Velocity Based on Genetic Algorithm Optimized LSSVM［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(S2):128-132. |
| 刊期名称： | 2021年增刊2期 |
| 出版时间： | 2022年1月 |
| 上线时间： | 2022年1月11日 |
| 浏览次数： | 2457 |
| 下载次数： | 383 |
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