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| 稿件标题： | 基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法 |
| 稿件作者： | 曹红锦 1，常思江 2 |
| 栏目名称： | 装备理论与装备技术 |
| 关键词： | 弹道预测；神经网络；误差反传；数值仿真 |
| 文章摘要： | 为了分析神经网络运用于弹道预测的可行性，构建了实用的弹道预测工具，建立了基于神经网络理论的弹道预测模型。利用二自由度质点弹道模型，选取BP网络和Elman网络进行神经网络弹道预测仿真。基于误差反向传播理论，比较了带动量项算法与自适应学习率算法这2种网络权值训练速度。对2种网络不同隐层节点数的学习误差和预测误差进行了对比分析。数值仿真计算结果表明，神经网络具有较高的预测精度，36.7 km射程仅有不足100 m的射程误差，12.3 km射高仅有不足70 m的高度误差，预测结果满足要求，利用神经网络进行弹道预测是合理可行的。 |
| 引用本文格式： | 曹红锦，常思江.基于神经网络的弹道修正弹落点预测方法 ［J］.四川兵工学报，2015(1):17-20. CAO Hong jin, CHANG Si jiang.Study on Projectiles Impact Point Prediction Method for Trajectory Correction Based on Neural Network ［J］.Journal of Sichuan Ordnance,2015(1):17-20. |
| 刊期名称： | 2015年01期 |
| 出版时间： | 2015年1月 |
| 上线时间： | 2015年1月28日 |
| 浏览次数： | 3896 |
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