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基于BP神经网络的GFSINS角速度预测
被引量:
7
1
作者
韩庆楠
郝燕玲
+1 位作者
刘志平
王瑞
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期115-119,共5页
针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网...
针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.
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关键词
无陀螺捷联惯导系统
角速度预测
反向传播神经网络
对数法
十加速度计
原文传递
题名
基于BP神经网络的GFSINS角速度预测
被引量:
7
1
作者
韩庆楠
郝燕玲
刘志平
王瑞
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
海军飞行学院教研部
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期115-119,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60604019)
文摘
针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.
关键词
无陀螺捷联惯导系统
角速度预测
反向传播神经网络
对数法
十加速度计
Keywords
gyro-free strapdown inertial navigation system (gfsins); angular velocity prediction; bp (back-propagation) neural network; lognormal algorithm; ten-accelerometer;
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的GFSINS角速度预测
韩庆楠
郝燕玲
刘志平
王瑞
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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