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基于循环神经网络的惯导重标期预测
文献摘要：
现阶段,由于惯导标定技术研究主要集中在误差参数估计方法、惯导标定精度分析方面,较少涉猎惯导的标定周期,导致业内简单地将惯导的标定可靠性作为重新标定的周期.本文以循环神经网络技术为基础,对惯导关键数据进行分析,预测激光捷联惯导重标需求的方法.通过对多台惯导历史数据的回归验证发现,通过使用基于循环神经网络技术等人工智能手段,构建基于惯导导航数据的分析模型,对惯导精度变化趋势进行预测,能够实现对惯导重新标定时间的预测,及时策划相应维修保障工作,避免惯导突报视情标定而影响作战任务执行.
文献关键词：
循环神经网络;导航数据分析模型;捷联惯导;标定
中图分类号：
作者姓名：
郝田义;许克勤
作者机构：
中国飞行试验研究院
文献出处：
引用格式：
[1]郝田义;许克勤-.基于循环神经网络的惯导重标期预测)[J].航空维修与工程,2022(02):49-52
A类：
导航数据分析模型
B类：
循环神经网络,标期,导标,标定技术,误差参数,参数估计方法,标定精度,精度分析,涉猎,神经网络技术,关键数据,捷联惯导,多台,历史数据,维修保障,作战任务
AB值：
0.268069
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