基于SFOS-ELM的电动无人机动力套装在线建模

赵丙将; 张玉民; 黄文晔

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基于SFOS-ELM的电动无人机动力套装在线建模

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传统超限学习机(ELM)梯度下降算法需要多次迭代求解,并沿用批量式学习模式导致必须一次性输入所有训练样本,计算量大耗时多,难以应用于低成本微小型电动无人机动力套装的在线建模.为解决上述问题,研究了一种基于平滑融合型在线序列超限学习机神经网络(SFOS-ELM),采用增量式学习模式将分批处理训练样本和逐次迭代相结合,用于微小型电动无人机动力套装在线建模.所提方法训练速度快、泛化性能强,能够实时跟踪无人机动力套装的动态特性.经数学仿真和实际动力套装数据验证,所提方法在线建模速度快、适应能力强,可以实现微小型电动无人机在线建模.

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来源
《计算机仿真》 |2020年第8期|44-4862|共6页
作者
赵丙将; 张玉民; 黄文晔;
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作者单位

北京航空航天大学北京100191;

北京航空航天大学北京100191;

北京航空航天大学北京100191;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超限学习机; 无人机; 动力套装; 建模;

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