基于贝叶斯正则化的Elman-NARX神经网络飞行轨迹预测

针对BP和Elman神经网络对预测飞行轨迹误差较大和时间较长的问题,提出了一种基于贝叶斯正则化的Elman-NARX神经网络方法。分析了飞行员的操纵量,确定网络的输入。然后改进NARX神经网络结构,提高了网络的非线性和动态性,同时采用贝叶斯正则化算法训练网络,改善网络的收敛时间和泛化能力。最后,基于BP神经网络、Elman神经网络和Elman-NARX神经网络等方法的飞行轨迹预测对比实验结果表明,该方法的预测精度和速度较高,具有实际应用价值。