舰艇编队海上战时油料消耗预测方法研究

为使舰艇编队油料消耗预测更加符合海上作战特点,提高预测速度和精度,提出了基于稀疏贝叶斯极限学习机的预测方法。分析了稀疏贝叶斯极限学习机的原理和算法,建立了舰艇编队海上战时油料消耗预测模型。以某舰艇部队执行各次作战任务的历史数据作为训练样本,采用构建的模型进行油料消耗预测,并与极限学习机、贝叶斯极限学习机、BP神经网络进行比较。仿真结果表明,稀疏贝叶斯极限学习机在预测精度、执行时间、模型大小、隐层节点数的稳定性上皆优于其他三种算法,对提高舰艇编队海上战时油料消耗预测能力具有实际意义。