基于长短期记忆神经网络的弹丸落点预测

卢新月; 祁克玉; 钱荣朝; 李小平; 徐国泰

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基于长短期记忆神经网络的弹丸落点预测

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针对高旋榴弹弹丸落点预测传统方法用时较长且易积累误差或对气象变化适用性不足的问题,提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的落点预测方法。该方法分别将射程和横偏作为序列数据建立LSTM落点预测网络模型,用不同气象条件下的弹道数据训练网络模型,实现了弹丸落点预测快速准确且适用复杂气象的计算。仿真结果表明,该方法能够快速准确地预测复杂气象下的弹丸落点,且预测时间仅为数值积分法的十分之一。

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来源
《探测与控制学报》 |2023年第1期|73-77|共5页
作者
卢新月; 祁克玉; 钱荣朝; 李小平; 徐国泰;
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作者单位

西安机电信息技术研究所;

机电动态控制重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论与试验;
关键词
弹丸落点; 预测; 神经网络; 长短期记忆网络;

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