基于优化IGNN的飞机爬升段性能燃效估计

针对飞机爬升过程中性能燃效变化受多种不确定性因素影响,呈现出复杂非线性和随机性特征,提出基于优化嵌入型灰色神经(Inlaid Grey Neural Network,IGNN)的爬升段性能燃效估计方法。该方法利用灰色理论弱化原始数据随机性,结合BP神经网络非线性拟合能力强的特点,构建基于IGNN的爬升段性能燃效估计模型;利用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化IGNN的初始权值和阈值,解决随机初始化网络权值和阈值对模型精度的不利影响。实验结果表明,该模型估计精度和稳定性更高,可有效准确估计飞机爬升段性能燃效。