支持向量机和BP网络在Mg/PTFE性能预测中的比较

摘要：

为了更好地预测Mg/PTFE贫氧推进剂配方与其性能之间的关系,分别采用支持向量机(SVM)和BP神经网络对Mg/PTFE贫氧推进剂的燃烧热、燃烧温度和燃速进行了预测,并将各自的预测结果与测试结果进行了比较验证.结果表明,SVM能够较好地对Mg/PTFE贫氧推进剂的性能进行预测,其预测的最大相对误差(4.2％,9.8％,10.0％)都比BP神经网络预测的相对误差(13.0％,25.9％,41.8％)小,精度较高,为Mg/PTFE贫氧推进剂的性能预测提供了一种新方法.

关键词：贫氧推进剂、支持向量机、BP神经网络、性能预测

所属期刊栏目：33

分类号：TJ530(爆破器材、烟火器材、火炸药)

在线出版日期：2014-09-04（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：60-64