基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模与预测.pdf

【基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模与预测】 本文主要探讨了利用果蝇算法优化的广义回归神经网络（GRNN）来解决机枪枪管初速衰减问题的建模与预测。机枪枪管初速衰减是一个复杂的非线性问题，其预测对于机枪性能评估和寿命预测至关重要。 广义回归神经网络是一种常用的非线性建模方法，其核心在于通过平滑因子调整网络的拟合程度。然而，平滑因子的选择直接影响到GRNN的预测性能。文章指出，传统的GRNN方法中，平滑因子的选取往往不够精确，可能导致预测结果的不理想。 为此，研究者提出了一种基于果蝇算法的优化策略，用于自动选择GRNN的参数，尤其是平滑因子。果蝇算法是一种生物启发式优化算法，模拟了果蝇寻找食物的过程，能够在多维空间中高效搜索最优解，因此适用于GRNN参数的优化。 在具体应用中，研究者利用实际的机枪枪管初速衰减试验数据，构建了一个以初速度降低为特征量的预测模型。随着累计射弹量的增加，模型能够预测出枪管初速的衰减情况。通过对比实验结果和预测结果，证明了该方法的有效性和可行性。 为了进一步验证提出的果蝇算法优化GRNN方法的优势，研究将其与未经优化的GRNN以及反向传播神经网络（BPNN）建立的预测模型进行比较。结果显示，基于果蝇算法优化的GRNN在预测性能上明显优于其他两种方法，表明了这种方法在处理机枪枪管初速衰减问题时具有更高的准确性和稳定性。 这篇文章展示了果蝇算法在优化GRNN参数中的应用，为复杂非线性问题的建模提供了新的思路。这种优化策略可以提高模型的预测精度，有助于更准确地理解和预测机枪枪管的性能退化，对于军事装备的维护和设计具有重要的实践意义。