摘要：針對定期檢測判斷制導(dǎo)彈藥技術(shù)狀態(tài)影響彈藥壽命和實時性較差的問題,提出了基于遺傳算法(GA)優(yōu)化的自回歸與移動平均(ARMA)模型制導(dǎo)彈藥技術(shù)狀態(tài)預(yù)測方法。在獲取到制導(dǎo)彈藥狀態(tài)特征量歷史檢測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用遺傳算法對ARMA模型的階數(shù)進行優(yōu)化,通過實例將遺傳算法優(yōu)化后的ARMA模型與經(jīng)典ARMA模型的預(yù)測結(jié)果進行比較分析,結(jié)果表明,經(jīng)過優(yōu)化后的ARMA模型具有更好的預(yù)測效果。該方法提高了制導(dǎo)彈藥技術(shù)狀態(tài)確定的實時性,對降低、消除制導(dǎo)彈藥故障危害具有實際意義。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
