改进BP神经网络在航空弹药预测中的应用

对航空弹药消耗的准确预测是未来战争取胜的一个重要因素,然而战场复杂多变,传统的方法难以进行及时准确地预测。采用了BP神经网络对单个目标航空弹药进行预测,针对常规BP神经网络收敛速度慢、存在所谓"局部最小值"等缺陷,提出了具有全局收敛性的Fletcher-Reeves共轭梯度算法对常规BP网络进行改进,并将改进后的BP网络应用于单个目标航空弹药预测仿真试验中。结果表明,改进BP网络能克服局部极值、快速提高网络收敛速度,并能较为准确地预测航空弹药的需求量。