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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明为一种多信息源融合的弹道风辨识方法。包括如下步骤：1利用热成风公式构建风场模型Ⅰ；2利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；3利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ；4将通过步骤1～步骤3的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤5；5根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤4预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风。本发明成本低，采用多模型集成的方式能够有效规避历史数据中的噪声对辨识精度的影响，所获得的气象风数据在时间域、空间域上更适用于火炮作战。
主权项：1.一种多信息源融合的弹道风辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用热成风公式构建风场模型Ⅰ；步骤2：利用SPSS分析历史数据，构建风场模型Ⅱ；步骤3：利用数据驱动方式，基于极限学习机ELM构建风场模型Ⅲ；步骤4：将通过步骤1～步骤3的风场模型得到的风向、风速数据以及真实风向、风速作为新数据集，进行归一化预处理后，转入步骤5；步骤5：根据Stacking思想，利用递归神经网络Elman学习步骤4预处理后的多信息源数据，建立最终风场模型，辨识弹道风。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种多信息源融合的弹道风辨识方法
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