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基于PSO-RBF神经网络的海战场电磁态势预测

         

摘要

针对海战场电磁态势的预测问题,提出一种基于改进粒子群(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络的海战场电磁态势预测方法.该方法使用自适应惯性权重、模拟退火法和遗传算法对常规的粒子群算法进行改进,提高算法的搜寻精度和速度,并采用改进粒子群算法优化RBF神经网络参数,提高网络的学习效率和预测精度.最后,对海战场电磁态势值之间的非线性映射关系进行仿真预测.实验结果表明,该方法可以有效地提高海战场电磁态势的预测精度,具有较好的适用性.

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