BP神经网络机场鸟情预测方法

于庆坤; 厍世明; 聂春明; 刘玉良; 林晓峰; 谭潇

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cqvip:针对机场鸟情预测这一问题,文章提出了考虑日期、鸟的种类(依据迁徙习性划分)、温度、风力、天气、季节六个因素对鸟情影响的BP神经网络鸟情预测模型,区别于不考虑影响因素的传统的时间序列鸟情预测模型。以潍坊南苑机场鸟情历史数据为学习训练样本,与传统的BP神经网络时间序列鸟情预测模型进行预测仿真对比实验,仿真实验结果证明了本文提出的BP神经网络预测精度更高,拟合效果更好,更适合应用于机场鸟情预测,具有良好的实际应用价值。

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来源
《中国科技信息》 |2019年第15期|50-51|共2页
作者
于庆坤; 厍世明; 聂春明; 刘玉良; 林晓峰; 谭潇;
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作者单位

空军工程大学;

空军沙河场站;

中国人民武装警察部队海警总队第三航空大队;

空军94303部队;

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