计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2012年
6期
1452-1454,1457
,共4页
飞机剩余油量%改进粒子群算法%BP神经网络%优化%权值调整
飛機剩餘油量%改進粒子群算法%BP神經網絡%優化%權值調整
비궤잉여유량%개진입자군산법%BP신경망락%우화%권치조정
针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练；将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度.
針對飛機在飛行時油箱因受震動引起油麵起伏不平,導緻原有靜止狀態時的計算模型產生較大測量誤差,提齣採用BP神經網絡的預測飛機剩餘油量;但由于BP神經網絡存在學習效率低、收斂速度慢和易陷入跼部極小等跼限,採用改進粒子群算法優化BP神經網絡的訓練；將改進PSO-BP算法用于飛機剩餘油量的測量,實驗結果錶明,與傳統BP學習算法比較,改進PSO-BP算法具有訓練時間短,相對誤差小,控製精度高等優點,有效地提高瞭油量測量的精度.
침대비궤재비행시유상인수진동인기유면기복불평,도치원유정지상태시적계산모형산생교대측량오차,제출채용BP신경망락적예측비궤잉여유량;단유우BP신경망락존재학습효솔저、수렴속도만화역함입국부겁소등국한,채용개진입자군산법우화BP신경망락적훈련；장개진PSO-BP산법용우비궤잉여유량적측량,실험결과표명,여전통BP학습산법비교,개진PSO-BP산법구유훈련시간단,상대오차소,공제정도고등우점,유효지제고료유량측량적정도.
