ELMAdaBoost模型在光纤陀螺温度误差补偿中的应用
文档名：ELMAdaBoost模型在光纤陀螺温度误差补偿中的应用
摘要：针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extremelearningmachines,ELM)模型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适应增强算法(adaptiveboosting,AdaBoost)建立ELM-AdaBoost预测模型改善光纤陀螺性能,分析光纤陀螺的温度误差机理及模型参数对预测精度的影响,给出ELM算法隐含层神经元个数及AdaBoost算法迭代次数的确定方法.仿真结果表明:基于ELM-AdaBoost预测模型的补偿效果优于多元线性回归模型和单个ELM神经网络模型,并具有良好的泛化性能和温度适用性,补偿后陀螺零偏均方根误差降低93％以上,显著改善了光纤陀螺零偏稳定性能.
作者：王瑞郑百东李飞刘伟戴洪德Author：WangRuiZhengBaidongLiFeiLiuWeiDaiHongde
作者单位：海军航空大学航空基础学院,山东烟台264001
刊名：兵工自动化
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(2)
分类号：TJ765.2+31V241.5+33
关键词：光纤陀螺温度零偏误差ELM-AdaBoost预测模型模型参数零偏稳定性
Keywords：fiberopticgyrotemperaturebiaserrorELM-AdaBoostpredictionmodelmodelparametersbiasstability
机标分类号：TP391.41U666.1TH701
在线出版日期：2024年3月26日
基金项目：山东省自然科学基金，山东省高等学校青年创新团队项目，国防科技项目ELM-AdaBoost模型在光纤陀螺温度误差补偿中的应用[
期刊论文]兵工自动化--2024, 43(2)王瑞郑百东李飞刘伟戴洪德针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extremelearningmachines,ELM)模型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适应增强算法(ada...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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