基于PSO-RBF神经网络的海战场电磁态势预测

摘要：

针对海战场电磁态势的预测问题,提出一种基于改进粒子群(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络的海战场电磁态势预测方法.该方法使用自适应惯性权重、模拟退火法和遗传算法对常规的粒子群算法进行改进,提高算法的搜寻精度和速度,并采用改进粒子群算法优化RBF神经网络参数,提高网络的学习效率和预测精度.最后,对海战场电磁态势值之间的非线性映射关系进行仿真预测.实验结果表明,该方法可以有效地提高海战场电磁态势的预测精度,具有较好的适用性.

关键词：海战场、电磁态势、神经网络、粒子群算法、模拟退火法、遗传算法

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34;TP311.54

资助基金：国家自然科学基金项目61402365;陕西省工业科技攻关资助项目2013K06-33

在线出版日期：2019-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5