基于数据驱动的潜射导弹出筒速度模型辨识

发布时间：2023-07-25 01:20

　　针对潜射导弹出筒速度影响因素辨识问题,利用统计学相关分析方法,分别对发射深度、海流速度和有效波高等因素进行相关性分析,得出发射深度是影响出筒速度最显著因素的结论。使用RBF神经网络、遗传神经网络和支持向量回归机等模型对导弹发射试验数据进行训练,分别得到预测潜射导弹出筒速度的3种模型,并将3种模型的训练时间和预测精度进行比较。研究结果表明:基于支持向量回归机的建模方法所需训练时间最短,基于遗传神经网络的建模方法预测精度最高。该研究对探索潜射导弹的大深度发射具有指导意义。

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【文章目录】：
0 引言
1 出筒速度影响因素相关分析
2 基于数据驱动的模型辨识方法
    2.1 RBF神经网络
    2.2 遗传神经网络
    2.3 支持向量回归机
3 仿真分析
    3.1 cubic spline插值
    3.2 仿真过程
        3.2.1 RBF网络训练
        3.2.2 遗传神经网络训练
        3.2.3 支持向量回归机训练
    3.3 仿真结果
4 结束语



本文编号：3836887