Elman动态灰色神经网络在电磁发射系统状态预测中的应用

发布时间：2022-08-13 15:39

　　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。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 动态灰色预测
2 传统灰色神经网络预测
3 Elman灰色神经网络预测
4 电磁发射系统电枢出口速度一致性分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究[J]. 章勇高,王妍,孙佳,高彦丽.  电测与仪表. 2014(22)
[2]电磁发射技术的关键问题及其数值模拟[J]. 闵飞炎,杨明,王子才.  固体火箭技术. 2009(03)
[3]基于串联灰色神经网络的电力负荷预测方法[J]. 张大海,毕研秋,毕研霞,毕研梅,牛兆水,洛鲁宁.  系统工程理论与实践. 2004(12)
[4]基于灰色预测和神经网络的电力系统负荷预测[J]. 史德明,李林川,宋建文.  电网技术. 2001(12)

博士论文
[1]小口径固体电枢电磁轨道炮发射稳定性与初始装填过程影响规律的研究[D]. 张祎.南京理工大学 2012



本文编号：3677307