数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
5期
828-832
,共5页
航天器%粒子群优化%灰色理论%神经网络
航天器%粒子群優化%灰色理論%神經網絡
항천기%입자군우화%회색이론%신경망락
spacecraft%particle swarm optimization%grey theory%neural network
针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、灰色理论与神经网络的优势相结合,提出了一种灰色粒子群神经网络组合参量预测方法,实现了灰色模型、粒子群算法、神经网络模型的优势互补.针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,采用总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差3个预测结果评价指标,对灰色粒子群神经网络模型、粒子群神经网络模型、灰色模型和残差修正灰色模型的预测结果进行了比较,结果证明灰色粒子群神经网络模型的预测精度较高,在航天器参量预测领域具有很好的应用前景.
針對航天器精確預測與健康管理的需求,將粒子群算法、灰色理論與神經網絡的優勢相結閤,提齣瞭一種灰色粒子群神經網絡組閤參量預測方法,實現瞭灰色模型、粒子群算法、神經網絡模型的優勢互補.針對某衛星南帆闆輸齣電流參量的預測實例,採用總平均絕對誤差、總平均絕對百分比誤差、總均方根誤差3箇預測結果評價指標,對灰色粒子群神經網絡模型、粒子群神經網絡模型、灰色模型和殘差脩正灰色模型的預測結果進行瞭比較,結果證明灰色粒子群神經網絡模型的預測精度較高,在航天器參量預測領域具有很好的應用前景.
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