一种GRNN神经网络的高超声速飞行器轨迹预测方法.pdf

"一种GRNN神经网络的高超声速飞行器轨迹预测方法.pdf" 本文介绍了一种基于GRNN神经网络的高超声速飞行器轨迹预测方法。该方法基于对高超声速飞行器轨迹特性的分析，以GRNN理论为依据，提出了一种错误修正的GRNN轨迹预测算法。通过对轨迹误差产生的原因进行分析，提出了基于误差修正的GRNN轨迹预测算法。该算法通过仿真验证，结果表明，随着观测数据的增加，算法的误差范围逐步减小，误差修正的效果越来越好。 知识点： 1. 高超声速飞行器轨迹预测的重要性：高超声速飞行器的轨迹预测是成功拦截的重要基础。在针对高超声速飞行器的拦截作战中，对其轨迹的准确预测是关键。 2. GRNN理论：GRNN（Generalized Regression Neural Network）是一种神经网络理论，用于对高超声速飞行器轨迹的预测。 3. 轨迹误差产生的原因：轨迹误差可能是由于观测数据中的噪声、模型的不准确性等原因引起的。 4. 误差修正的GRNN轨迹预测算法：该算法通过对轨迹误差产生的原因进行分析，提出了一种基于误差修正的GRNN轨迹预测算法。 5. 仿真验证：通过仿真验证，结果表明，随着观测数据的增加，算法的误差范围逐步减小，误差修正的效果越来越好。 6. 高超声速飞行器轨迹预测的应用：高超声速飞行器轨迹预测的应用前景广阔，特别是在军事领域，高超声速飞行器的研制和应用对国防安全具有重要意义。 7. 轨迹预测方法的发展：高超声速飞行器轨迹预测方法的发展将推动高超声速飞行器的研制和应用。 8. 深度学习在轨迹预测中的应用：深度学习技术在高超声速飞行器轨迹预测中的应用，将大大提高轨迹预测的准确性和效率。 9. 机器学习在轨迹预测中的应用：机器学习技术在高超声速飞行器轨迹预测中的应用，将大大提高轨迹预测的准确性和效率。 10. 数据建模在轨迹预测中的应用：数据建模技术在高超声速飞行器轨迹预测中的应用，将大大提高轨迹预测的准确性和效率。