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：WangRui  ZhengBaidong  LiFei  LiuWei  DaiHongde
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：fiberopticgyro  temperaturebiaserror  ELM-AdaBoostpredictionmodel  modelparameters  biasstability  
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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2024-12-14 14:10 上传 ELMAdaBoost模型在光纤陀螺温度误差补偿中的应用.pdf

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