基于灰色神经网络的战场态势分析及预测

摘要

针对指挥决策者难以从复杂多变的战场态势要素中获取关联信息从而预判战场态势发展趋势的问题,将战场态势视为灰色系统,利用灰色系统理论对战场态势要素进行分类,分析要素之间的关联程度,从而为指挥决策者提供决心依据.结合神经网络建立GM(1,1)-RBF,DGM(2,1)-RBF组合模型对战场态势要素进行预测.同时,为提高模型预测性能,使用改进的算法对组合模型中的单个模型进行了优化.仿真实验结果表明,优化后的组合模型在预测精度及算法效率上均有明显提升.