【摘 要】
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针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院;
【基金项目】
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国家安全重大基础研究资助项目(613186);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(YWF-10-01-B30)
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针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐含层神经元个数的选择以及AdaBoost模型迭代次数的确定方法.运用AdaBoost算法提升单个BP神经网络的预测能力,提高了集成模型整体的预测精度.对采集的光纤陀螺输出实测数据进行了事后仿真,结果表明,BP-AdaBoost模型相比传统的线性回归模型、混合线性回归模型、单个BP神经网络模型的补偿效果更显著,验证了该模型的有效性,具有重大的工程应用参考价值.
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