基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

摘要：

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.

关键词：雷达、遗传算法、广义回归神经网络、故障预测

所属期刊栏目：9

分类号：TN957.529

在线出版日期：2009-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4492-4494,4500