| 基于PLS-PSO-Elman的飞机燃油流量预测 |
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| 引用本文： | 陈聪,李乐乐,陈灏,朱达,候磊.基于PLS-PSO-Elman的飞机燃油流量预测[J].科学技术与工程,2021,21(5):1963-1973. |
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| 作者姓名： | 陈聪 李乐乐 陈灏 朱达 候磊 |
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| 作者单位： | 中国民航大学航空工程学院,天津300300;北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100191 |
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| 基金项目： | 航空基金；工信部民机专项 |
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| 摘 要： | 传统的Elman神经网络处理高维度、多样本的复杂数据时,将出现一系列问题.如网络结构冗余、训练不完善、学习精度差等.这些缺陷不仅会导致网络工作效率低,而且还会使其识别精度差.将偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)与Elman神经网络相结合,提出了一种基于PLS和PSO优化的Elman神经网络算法(PLS-PSO-Elman).该算法通过PLS减少数据维度,获得较为理想的低维数据,达到简化网络结构的目的;然后利用PSO算法优化神经网络连接权重、阈值和隐含层神经元数量,弥补Elman算法训练不完善、学习精度差的缺陷;最后基于PLS与PSO双重优化的新算法对飞机燃油流量进行预测.实验表明,新算法有较高的运算效率与预测精度.
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| 关 键 词： | Elman神经网络 算法优化 偏最小二乘回归(PLS) 粒子群算法(PSO) 燃油流量预测 |
| 收稿时间： | 2020/5/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/2/4 0:00:00 |
Prediction About Fuel Flow of Airplanes Based on PLS-PSO-Elman |
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| Chen Cong,Li Lele,Chen Hao,Zhu D,Hou Lei.Prediction About Fuel Flow of Airplanes Based on PLS-PSO-Elman[J].Science Technology and Engineering,2021,21(5):1963-1973. |
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| Authors: | Chen Cong Li Lele Chen Hao Zhu D Hou Lei |
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| Institution: | Civil Aviation University of China;BEIHANG University |
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