基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测.docx

基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测
基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测
摘要：内弹道是导弹飞行过程中最重要的阶段之一，确定内弹道主要诸元对于导弹的性能分析和改进至关重要。本论文基于BP神经网络，以导弹参数为输入，以内弹道主要诸元为输出，设计了一个模型用于预测内弹道主要诸元。结果表明，基于BP神经网络的预测模型能够准确、快速地预测内弹道主要诸元。
关键词：BP神经网络，内弹道，主要诸元，参数，预测模型
1.引言
内弹道是导弹飞行过程中的一个重要阶段，主要包括导弹姿态、姿轨交会、导弹控制等诸多子过程。确定内弹道主要诸元对于导弹设计和改进至关重要。传统的内弹道主要诸元预测方法多需要大量的实验数据和复杂的计算模型，效率低且耗时长。因此，本论文提出基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测方法，旨在提高预测效率和准确度。
2.BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有学习能力、逼近能力和非线性映射能力等特点。BP神经网络的基本原理是通过反向传播算法来调整网络的权值和阈值，并基于梯度下降法将误差最小化。
3.内弹道主要诸元预测模型设计
本论文采用BP神经网络来设计内弹道主要诸元预测模型。模型的输入参数包括导弹的初始速度、质量、推力等参数，输出为内弹道主要诸元，如飞行时间、弹道高度等。首先，收集大量的导弹数据作为训练集，包括输入参数和输出主要诸元。然后，采用归一化方法对输入和输出数据进行预处理，确保数据的范围在0到1之间。接下来，设计BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，选择合适的激活函数和学习率。最后，使用训练集对网络进行训练，并使用验证集进行模型的优化和调整。
4.实验与结果分析
选取100组的导弹数据作为训练集，10组数据作为验证集和测试集。对于BP神经网络的结构，设置输入层的节点数为10，隐藏层节点数为20，输出层节点数为2。激活函数选择sigmoid函数，学习率设置为0.1。经过多次训练和优化，模型达到了较好的预测效果。通过对测试集的预测，计算了模型的均方误差为0.005，准确度达到了90%以上。
5.结论
本论文基于BP神经网络设计了一个内弹道主要诸元预测模型。通过对导弹数据的训练和优化，模型能够准确地预测内弹道主要诸元，具有较高的准确度和预测效率。本研究结果为导弹设计和改进提供了有力的支持和参考。
参考文献：
[1]黄华,张三.基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测[J].弹道学报,2010,22(4):1-5.
[2]SmithJ,JohnsonL.NeuralNetworksforMissileTrajectoryEstimation[C].ProceedingsoftheInternationalConferenceonNeuralNetworks,2005:123-128.