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基于PSO-Elman神经网络的激光雷达径向风速预测
文献摘要：
针对民航机场的湍流预警需要精细化的风场数据,本文应用激光雷达探测相关数据,建立一种基于粒子群(PSO,particle swarm optimization)优化Elman神经网络(PSO-Elman)的风速预测模型,以实现风场精细化的目的.首先,将兰州中川国际机场的激光雷达实验平台测出的谱宽、信噪比、回波距离作为PSO-Elman神经网络的输入数据;然后,应用PSO算法优化Elman神经网络的内部参数并建立适应度函数,提高Elman神经网络预测精度并减少收敛时间;最后,由收敛后的网络确立其非线性函数映射,预测出径向距离门之间的风速.仿真结果表明:雷达测量及扩展风速与预测风速的相对误差为6％,实测与预测风速间的线性回归相关系数为0.919,证明了该风速预测模型的有效性和可行性.
文献关键词：
Elman神经网络;粒子群优化算法;风速预测;激光雷达
中图分类号：
作者姓名：
林家泉;宋德龙;庄子波;李金凤
作者机构：
中国民航大学 电子信息与自动化学院,天津 300300;中国民航大学 飞行技术学院,天津 300300;中国民航大学 经济与管理学院,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]林家泉;宋德龙;庄子波;李金凤-.基于PSO-Elman神经网络的激光雷达径向风速预测)[J].中国民航大学学报,2022(06):1-6
A类：
B类：
PSO,Elman,径向风速,风速预测,民航机场,湍流,风场,激光雷达探测,particle,swarm,optimization,兰州,中川国际机场,实验平台,谱宽,回波,输入数据,算法优化,适应度函数,神经网络预测,少收,收敛时间,非线性函数,函数映射,预测出,径向距离,距离门,测风,粒子群优化算法
AB值：
0.341948
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