RBF网络优化机载火控系统动态精度预测

本文主要探讨了在传统的机载火控系统动态精度分析方法存在局限性，即模型形式固定且预测精度不高的背景下，如何通过引入径向基（Radial Basis Function, RBF）神经网络来改进这一问题。RBF网络作为一种非线性逼近工具，其优势在于能够处理复杂的系统动态，并提供更好的拟合能力。 首先，研究者采用误差序列自回归（AR）模型识别作为基础，这是一种常用的时间序列分析方法，用于捕捉数据中的趋势和循环模式。通过AR模型阶数识别准则，如Akaike信息准则(AIC)或Bayesian信息准则(BIC)，来决定RBF网络的输入神经元数量。这些准则旨在找到最优模型复杂度，既不过度拟合又不过于简单化数据。 接着，利用RBF网络对动态误差序列进行建模，该网络结构包括一个中心节点和一组分布在高维空间的节点，它们之间的权重函数决定了网络的响应。通过调整这些权重，RBF网络可以有效地捕获系统的动态行为，构建出能够反映实际误差变化的模型。 最后，作者通过预测精度评估来比较RBF网络模型与传统AR模型的性能。这通常涉及使用训练集和测试集的数据，计算模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标，以衡量模型在新数据上的预测效果。结果显示，相比于传统AR模型，基于RBF网络建立的模型具有更高的预测精度和更小的预测误差，这表明RBF网络在机载火控系统动态精度建模方面具有显著的优势。 总结来说，本文提出了一种创新的方法，即利用RBF神经网络对机载火控系统的动态精度进行建模，有效解决了传统方法的不足，提高了预测精度，对于实际火控系统的优化和控制性能提升具有重要意义。该研究成果不仅适用于航空领域，也对其他依赖动态性能预测的工程系统提供了新的建模思路和技术支持。