基于PCA的BP神经网络在舰载机阻拦力预测中的应用

摘要

可靠的舰载机阻拦力大小预测,是进行阻拦索装置故障预测与防范的重要基础.为客观预测阻拦力大小变化趋势,本文采用主成分分析法(PCA)进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同架次舰载机着舰时阻拦力大小的预测.以国外某型航母舰载机为工程背景构筑预测模型,实证结果表明,采用主成分作为网络的输入后,预测结果的精度提高了13％,网络训练的收敛速度和效率也得到不同程度的改善.