一种组合预测模型在导弹惯性器件故障预报中的应用  

作　　者：吕瑛洁[1] 胡昌华[1] 张伟[1] 

机构地区：[1]第二炮兵工程学院

出　　处：《湖北航天科技》2004年第6期14-18,共5页

摘　　要：提出了一种基于神经网络的组合预测模型，并将其应用于导弹惯性器件的故障预报。该模型利用神经网络对复杂非线性系统的拟合能力，通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重，实现不同模型组合的非线性拟合，从而提高了预测的精度。同时，利用Natlab6．5神经网络工具箱编程，模型结构简单、收敛速度快。算例结果表明，该组合预测模型简捷、实用，在故障预报中具有广泛的应用前景。

关 键 词：故障预报 组合预测 RBF网络 导弹安全 惯性制导器件 

分 类 号：TJ765.4[兵器科学与技术—武器系统与运用工程] TJ765.3