10.16652/j.issn.1004-373x.2023.04.031
基于SSA-BP神经网络的试验品室内温度预测
在弹药试验品日常存储温度监测过程中,传统传感器测量存在滞后性.为解决这一问题并实现试验品储存室下一时刻温度的精准预测,文中提出一种基于SSA优化BP神经网络的智能算法.通过SSA算法与BP神经网络相结合的方法,在局部搜索中快速找出阈值更新的最优位置,为BP神经网络的训练提供更好的参数.利用Matlab仿真平台搭建SSA-BP温度预测模型,并与PSO-BP算法温度预测模型进行仿真对比.测试结果表明:SSA-BP神经网络算法稳定性好,鲁棒性强,收敛速度快;相比PSO-BP网络,该算法的MAE和MSE误差值分别减少2.31%和0.54%,预测精准度高.所提方法可为弹药试验品储存室温度精准预测提供重要依据和参考.
SSA算法、PSO算法、BP神经网络、弹药存储、温度预测、模型搭建、仿真验证
46
TN915-34;TP181
陕西省教育厅自然科学专项;陕西省教育厅自然科学专项
2023-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
171-176