利用改进Elman神经网络预测舰船感应磁场 |
| |
作者姓名: | 王毅 武晓康 王康君 李丰渫 |
| |
作者单位: | 1. 海军工程大学电气工程学院;3. 广州装备技术质量监测站 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51507183); |
| |
摘 要: | 在舰船感应磁场的所有分量中,垂向感应磁场垂直分量很难依靠传统方法进行测量,测量精度也容易受到地磁模拟场均匀度的影响。为避免这一缺陷,提出了粒子群优化Elman神经网络的感应磁场预测方法。在硬件设施良好的磁场监测站测量不同地磁环境下的舰船感应磁场垂直分量、地磁场信号等信息,并建立数据库,利用粒子群优化Elman神经网络学习舰船垂向感应磁场垂直分量与这些磁场信号之间的非线性关系,进而对舰船在未知区域的垂向感应磁场垂直分量进行预测。仿真分析和实验室物理模型实验均验证了该方法的有效性。
|
关 键 词: | 粒子群优化 Elman神经网络 垂向感应磁场 地磁模拟 |
|
|