一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

作者：邱楚楚; 熊正祥^*; 吴广宇; 徐池

来源：火力与指挥控制, 2023, 48(04): 65-71.

• 空中目标意图预测
• 麻雀搜索算法
• 遗传算法
• 支持向量机
• BP神经网络

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题，提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA，构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型，并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明，SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值，比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此，SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图，能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求，提升了预测性能。

• 单位
  中国人民解放军海军大连舰艇学院