基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模与预测

摘要：

机枪枪管初速衰减预测是一个复杂的非线性问题.广义回归神经网络方法被广泛应用于非线性问题的建模,但其平滑因子取值对神经网络的预测性能有较大影响.采用果蝇算法对广义回归神经网络的参数进行优化选取,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模方法.基于机枪枪管初速衰减试验数据,建立在不同使用环境下随着累计射弹量的增加,以初速降为特征量的机枪枪管初速衰减预测模型,预测结果与试验结果基本一致,证实了所提方法的可行性.通过与未经优化的广义回归神经网络方法和反向传播神经网络方法建立的预测模型进行比较,其性能明显优于另外两种方法,验证了基于果蝇算法优化的广义回归神经网络方法在建立机枪枪管初速衰减模型中的有效性.

关键词：兵器科学与技术、果蝇算法、广义回归神经网络、初速衰减、预测模型

所属期刊栏目：38

分类号：TJ25(枪械)

资助基金：国家自然科学基金项目51575279

在线出版日期：2017-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8