Elman型神经网络在液体火箭发动机故障预测中的应用
提出一种将Elman神经网络应用于液体火箭发动机故障预测的模型,并进行了多参数多步预测.仿真计算结果表明,较传统的静态BP网络预测模型,该模型结构简单,动态特性好,对于液体火箭发动机重要参数的预测效果较好,收敛速度快且精度高,具有较好的非线性时序预测能力,说明其在液体火箭发动机的故障预测中应用的可行性.
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