BP神经网络机场鸟情预测方法

作者：于庆坤; 厍世明; 聂春明; 刘玉良; 林晓峰; 谭潇

来源：中国科技信息, 2019, (15): 50-51.

• 预测模型
• 神经网络
• BP
• 预测方法

<正>针对机场鸟情预测这一问题,文章提出了考虑日期、鸟的种类(依据迁徙习性划分)、温度、风力、天气、季节六个因素对鸟情影响的BP神经网络鸟情预测模型,区别于不考虑影响因素的传统的时间序列鸟情预测模型。以潍坊南苑机场鸟情历史数据为学习训练样本,与传统的BP神经网络时间序列鸟情预测模型进行预测仿真对比实验,仿真实验结果证明了本文提出的BP神经网络预测精度更高,拟合效果更好,更适合应用于机场鸟情预测,具有良好的实际应用价值。

• 单位
  空军工程大学