典型文献
基于PSO-BP神经网络的平流层风场短期快速预测
文献摘要：
平流层风场环境对临近空间低速飞行器驻空飞行性能有重要影响.研究了基于PSO-BP神经网络的平流层区域风场建模与快速预测方法,根据历史风场数据,采用主成分分析法对数据进行降维处理,通过BP神经网络对风场进行预测建模,利用粒子群优化(PSO)算法对其进行优化,采用Biharmonic样条曲面插值方法构建区域预测风场.以南海地区5年历史风场为对象,对比分析了基于BP神经网络和基于PSO-BP神经网络的风场预测模型,结果表明:使用具有全局寻优特性的PSO算法改进BP神经网络,能够有效避免传统BP神经网络易陷入局部最优的缺点,提高预测精度;通过结合PSO-BP神经网络预测与Biharmonic样条曲面插值,可实现区域风场的预测.研究结果可为临近空间低速飞行器的轨迹规划与区域驻留等任务的高精度区域快速预报风场提供解决途径.
文献关键词：
平流层风场建模;临近空间低速飞行器;BP神经网络;粒子群优化(PSO)算法;Biharmonic样条曲面插值
中图分类号：
作者姓名：
龙远;邓小龙;杨希祥;侯中喜
作者机构：
国防科技大学 空天科学学院, 长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]龙远;邓小龙;杨希祥;侯中喜-.基于PSO-BP神经网络的平流层风场短期快速预测)[J].北京航空航天大学学报,2022(10):1970-1978
A类：
平流层风场,临近空间低速飞行器,Biharmonic,平流层风场建模
B类：
PSO,空飞,飞行性能,快速预测方法,降维处理,预测建模,粒子群优化,样条,曲面插值,插值方法,域预测,测风,南海地区,全局寻优,优特,算法改进,局部最优,神经网络预测,轨迹规划,驻留,快速预报,解决途径
AB值：
0.197131
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
