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基于BFA-GRNN的飞行绩效预测
被引量:
2
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作者
刘文萌
钱晨
黄丹
《电光与控制》
北大核心
2018年第4期78-82,共5页
通过对飞行员多维生理信号的分析来预测飞行绩效是飞行安全的重要研究内容之一。基于细菌觅食算法(BFA)优化的广义回归神经网络(GRNN)建立飞行绩效预测模型,对飞行员多维生理信号进行训练,从而预测模拟飞行实验中的飞行绩效。通过对比...
通过对飞行员多维生理信号的分析来预测飞行绩效是飞行安全的重要研究内容之一。基于细菌觅食算法(BFA)优化的广义回归神经网络(GRNN)建立飞行绩效预测模型,对飞行员多维生理信号进行训练,从而预测模拟飞行实验中的飞行绩效。通过对比模型预测结果与飞行绩效真值,验证了该方法的有效性,为飞行绩效的预测提供了一条新途径。
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关键词
飞行绩效预测
飞行
安全
广义回归神经网络
细菌觅食算法
多维生理信号
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职称材料
题名
基于BFA-GRNN的飞行绩效预测
被引量:
2
1
作者
刘文萌
钱晨
黄丹
机构
上海交通大学航空航天学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2018年第4期78-82,共5页
基金
国家自然科学基金(61573231)
文摘
通过对飞行员多维生理信号的分析来预测飞行绩效是飞行安全的重要研究内容之一。基于细菌觅食算法(BFA)优化的广义回归神经网络(GRNN)建立飞行绩效预测模型,对飞行员多维生理信号进行训练,从而预测模拟飞行实验中的飞行绩效。通过对比模型预测结果与飞行绩效真值,验证了该方法的有效性,为飞行绩效的预测提供了一条新途径。
关键词
飞行绩效预测
飞行
安全
广义回归神经网络
细菌觅食算法
多维生理信号
Keywords
flight performance prediction
flight safety
Generalized Regression Neural Network (GRNN)
Bacterial Foraging Algorithm (BFA)
multiple physiological signals
分类号
V271.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BFA-GRNN的飞行绩效预测
刘文萌
钱晨
黄丹
《电光与控制》
北大核心
2018
2
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