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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种对飞机结冰气象参数MVD和LWC的预测方法，包括根据结冰计算的结冰冰形，获取测点位置的结冰厚度和结冰速率，建立有效结冰冰厚和结冰速率的数据库；将飞行速度、环境温度、机翼攻角、结冰有效厚度以及结冰速率作为输入参数，利用遗传算法优化初始权值和阈值的Elman神经网络进行训练，预测输出气象参数平均有效水滴直径MVD和液态水含量LWC。本发明基于遗传算法优化Elman神经网络预测结冰气象参数MVD和LWC的方法精度提高，误差减小，可进行实时预测，为为防除冰系统的完善和结冰适航认证提供有效可靠的技术支持，应用前景可观。
主权项：1.基于遗传算法优化Elman神经网络的气象参数预测方法，其特征在于，包括：获取不同结冰条件下机翼结冰冰形数据，将所述机翼结冰冰形数据输入到训练好的Elman神经网络模型得到气象参数的预测结果；所述Elman神经网络模型以飞行速度、环境温度、机翼攻角、结冰有效厚度以及结冰速率作为输入参数，气象参数平均有效水滴直径MVD和液态水含量LWC为输出；所述Elman神经网络模型基于遗传算法优化权值和阈值赋值神经网络进行训练；所述Elman神经网络包含两部分，第一部分是采用遗传算法优化初始权值和阈值，第一部分将优化后的初始权值和阈值导入神经网络中进行训练和预测；所述第一部分神经网络包括：将Elman神经网络的一组初始权值和阈值定义为一个个体，由若干组初始权值和阈值，即若干个个体共同组成遗传算法的种群；遗传算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值，将初始权值和阈值确定为遗传算法的种群中的个体，多组初始权值和阈值形成多个个体，共同组成一个种群。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于遗传算法优化Elman神经网络的气象参数预测方法
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