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基于改进PSO算法优化极限学习机的气动光学成像偏移预测 被引量：5
1
作者 吴玉洋 薛薇 +1 位作者 许亮 姚远 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期64-70,共7页
气动光学成像偏移的影响因子具有复杂时变、非线性、强耦合等关系,为了实现实际工程中气动光学成像偏移的在线补偿,将改进粒子群算法(PSO)与极限学习机(ELM)结合起来构建了高速飞行器在大气中飞行时的气动光学成像偏移预测模型。采用具... 气动光学成像偏移的影响因子具有复杂时变、非线性、强耦合等关系,为了实现实际工程中气动光学成像偏移的在线补偿,将改进粒子群算法(PSO)与极限学习机(ELM)结合起来构建了高速飞行器在大气中飞行时的气动光学成像偏移预测模型。采用具有较强全局搜索能力的PSO算法优化ELM预测模型中的输入层与隐含层间的连接权值与隐含层阈值,并引入进化度因子与聚集度因子,对惯性权重进行动态改变。结果表明,PSO优化后的ELM算法精确度更高,泛化能力强,能及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,避免了传统几何光学计算费时费力等缺点。 展开更多
关键词 气动光学成像偏移 粒子群算法 惯性权重 极限学习机 BP神经网络
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