基于灰色粒子群神经网络的航天器参量预测

摘要：

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、灰色理论与神经网络的优势相结合,提出了一种灰色粒子群神经网络组合参量预测方法,实现了灰色模型、粒子群算法、神经网络模型的优势互补.针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,采用总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差3个预测结果评价指标,对灰色粒子群神经网络模型、粒子群神经网络模型、灰色模型和残差修正灰色模型的预测结果进行了比较,结果证明灰色粒子群神经网络模型的预测精度较高,在航天器参量预测领域具有很好的应用前景.

关键词：航天器、粒子群优化、灰色理论、神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TP202(自动化技术及设备)

在线出版日期：2014-11-26（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：828-832