针对无人飞行器航迹规划中的气象威胁要素模糊性强、复杂多变等特点,提出一种融合遗传算法与BP神经网络的气象威胁度评估方法。利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的初始参数及结构,结合GA-BP神经网络对气象威胁度进行建模与评估。通过Matlab仿真验证,结果表明该方法能够准确评估气象威胁度,与BP神经网络相比,具有更快的收敛速度、更好的全局收敛性,提高了评估效率与准确度。
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