基于大数据分析技术的战场态势分析及预测

摘要

针对信息化条件下联合作战产生的海量、多源、复杂的战场数据,提出一种Hadoop分布式数据处理平台。收集海量数据进行战场态势(battlefieldsituation,BS)要素分析,用粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)优化极限学习机(extremelearningmachines,ELM)的方法对战场态势历史数据进行训练,构建战场态势预测模型;并采用Matlab2018对战场态势进行模拟仿真。仿真结果表明:Hadoop处理海量战场数据效率更高,可有效提高战场态势的预测精度,为辅助指挥员快速掌握复杂战场态势提供新的方法和途径。