基于BP神经网络的纳卫星轨道温度预测

摘要：

为了实现纳卫星在轨温度的预测,在对纳卫星热系统动态特性模型分析的基础上,建立BP神经网络预测模型实现纳卫星在轨温度的预测.通过分析纳卫星热系统动态特性模型,得到用于BP神经网络预测模型的输入、输出变量以及训练神经网络所需的数据样本.BP神经网络预测模型分别以纳卫星外壳、辐射器、舱内仪器的热流及温度值为神经网络输入、输出,预测纳卫星10 s后的轨道温度.经验证,神经网络预测模型预测结果与纳卫星实际轨道温度吻合较好,表明神经网络预测模型是快捷有效的.

关键词：纳卫星、BP神经网络、温度预测

所属期刊栏目：34

分类号：V416(基础理论及试验)

资助基金：国家自然科学基金50506003

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1423-1427