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Elman动态灰色神经网络在电磁发射系统状态预测中的应用
  • ISSN号:1009-3486
  • 期刊名称:《海军工程大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP743[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉430033, [2]91715部队,广州510250, [3]海军工程大学科研部,武汉430033
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51207162,51522706); 国家973计划资助项目(613262).
中文摘要:

基于电枢运行过程中所受到的多物理场作用机理,采用灰色理论对出口速度进行线性预测,分析了灰色理论存在的不足和改进措施,提出了一种Elman动态灰色神经网络并进行了仿真分析,然后将结果与传统的灰色神经网络结果进行了对比试验。结果表明:新的Elman动态神经网络预测方法具有较高的预测精度,可以为轨道式电磁发射系统连发决策、有效预防轨道烧蚀提供技术支撑。

英文摘要:

Based on the action of the multi-physical field where the armature of the system works,the muzzle velocity is predicted by the linear prediction method.First of all,the grey model′s disadvantages and its improvement are analyzed.Then a new Elman dynamic grey neural network is presented for high accuracy prediction.Finally,the new model is simulated and experimented together with the traditional grey neural network method.The results show that the new-type prediction method is more accurate than the traditional grey-neural-network prediction method.It provides technical support for the proper operation of the system,the prediction of its working state and the prevention of rail erosion.

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期刊信息
  • 《海军工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:海军工程大学
  • 主办单位:海军工程大学
  • 主编:马曲立
  • 地址:武汉解放大道717号
  • 邮编:430033
  • 邮箱:
  • 电话:027-65460736
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-3486
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1106/E
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 荣获《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范...,2006年,2008年,2010年,连续三届荣获"首届中国...,2009年荣获"全国高校科技期刊优秀编辑质量奖"
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5967