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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测 被引量：24
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作者 许亮 张紫叶 +3 位作者 陈曦 赵世伟 王鹿洋 王涛 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期653-658,共6页
气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural ... 气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural network,ISSA-BP)的模型,对气动光学成像偏移进行预测。为提高预测算法的搜索和跳出局部最优的能力,在标准麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)中借助鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)飞行行为的思想,使加入者以一定的概率向发现者靠近,缩短了算法的运行时间,保证了全局收敛和种群的多样性。最后将算法模型与BP神经网络模型和麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm BP,SSA-BP)模型进行对比,使用三种评价指标对三种算法模型进行评价,结果表明的ISSA-BP模型能够及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,ISSA-BP模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)分别为2.511E-11、1.969E-06和0.99989。 展开更多
关键词 BP神经网络 气动光学成像偏移预测 改进麻雀搜索算法 鸟群算法
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