基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法

为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明：融合算法的预测精度有了明显提高。     

面向目标跟踪的传感器调度技术研究

传感器调度是指在一定的准则下,结合实际应用场景,依据观测信息对传感器平台或传感器本身的工作模式、工作时长、机动路径等进行一系列调整和控制,从而降低传感器系统使用代价,提高跟踪效能,延长系统寿命的方法,也是传感器管理的一项重要内容.基于部分可观马尔可夫决策过程,对传感器调度的基本结构进行了简要描述,同时分析了调度模型和基...     

基于改进层构造算法的运输直升机装载方案设计

针对运输直升机装载方案依赖人工经验,主观性强、耗时长且不精确等问题,基于运输直升机遂行运输保障任务时的军事运用特点,建立装载问题的多约束数学模型,并设计可生成装载方案的改进层构造算法,以解决运输直升机装载问题.算法改进了层构造算法,提高空间利用率,并结合装载空间构造法和重心调整算法以满足运输直升机特殊装载要求.通过对8...     

基于蚁群算法的防空C3I系统火力分配模型研究

针对当前火力分配问题实现难度大的特点,分析各种火力分配优化方法的优缺点,运用新型蚁群算法尝试解决WTA问题。建立了基于蚁群算法的火力分配优化模型,描述了解火力分配问题的一般步骤,通过实例给出了算法,解决了WTA问题。并与匈牙利法相比较,结果表明该方法的合理性和有效性,特别是在武器—目标数较大时,其效率要高于常用的匈牙利法。