基于指标关联的舰载机出动架次率预测方法
Systems Engineering and Electronics（2023）
摘要
舰载机出动架次率作为衡量航母战斗力的关键指标,对航母-舰载机系统的安全高效运行十分重要.建立根据实时数据预测当前出动架次率的模型,将会为航母指挥官的实时调度提供重要参考.首先,从指标原始数据出发,基于大数据关联度分析、社区发现及主成分分析法,确定指标之间的树状关系,从而建立稀疏深度神经网络.同时,为了保证更好的训练效果,选取标准化、L2正则化、Adam优化器作为神经网络的优化算法进行训练.仿真结果表明,在航母舰载机持续性出动任务下,所提方法能够实现对舰载机出动架次率的快速、准确、实时预测.
更多关键词
carrier aircraft's sortie rate,sparse depth neural network,Adam optimizer,date standardization,regularization
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