基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识.docx

基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3.1核极限学习机概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.2麻雀搜索算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.3弹丸气动参数辨识研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

改进麻雀搜索算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1麻雀搜索算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1麻雀群体多样性增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.2搜索策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.3求解精度提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

核极限学习机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1核极限学习机原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2核函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识．16

4.1弹丸气动参数辨识模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2改进麻雀搜索算法在参数优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3实验设计与仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1优化前后模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3算法收敛性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.内容概述

本研究报告致力于深入探索核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine,KELM）在弹丸气动参数辨识领域的应用，并提出一种基于改进麻雀搜索算法（ImprovedSparrowSearchAlgorithm,ISA）的优化策略。报告首先概述了核极限学习机的工作原理及其在气动参数辨识中的潜在优势，随后详细阐述了改进麻雀搜索算法的原理、实现步骤以及在优化KELM过程中的具体应用。通过对比传统方法，本研究展示了新算法在提升弹丸气动参数辨识精度和效率方面的显著潜力。报告总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。

1.1研究背景

随着航空航天的迅速发展，弹丸气动参数的精确辨识对于提高飞行器的性能和安全性至关重要。在众多参数辨识方法中，核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine，简称KELM）因其优越的学习效率和泛化能力，逐渐成为研究的热点。传统KELM算法在处理复杂非线性问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了克服这些局限，研究者们开始探索改进的优化算法。麻雀搜索算法（Spa