[1]吕克 徐夫田 舒文迪.基于神经网络的鸟撞预测模型应用研究[J].计算机技术与发展,2012,(05):90-93.
　LUE Ke,XU Fu-tian,SHU Wen-di.Bird-Strike Prediction Model Application and Research Based on Neural Network[J].,2012,(05):90-93.
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基于神经网络的鸟撞预测模型应用研究()

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年05期
页码:
90-93
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Bird-Strike Prediction Model Application and Research Based on Neural Network
文章编号:
1673-629X（2012）05-0090-04
作者:
吕克1 徐夫田2 舒文迪1
[1]山东师范大学信息科学与工程学院山东省分布式计算机软件新技术重点实验室[2]山东省地方税务局信息中心
Author(s):
LUE Ke ; XU Fu-tian2 ; SHU Wen-di1
[1]Key Laboratory of Shandong Distributed Technology Computer Software, Department of Information Science and Engineering, Shandong Normal University[2]Information Center of Shandong Local Taxation Bureau
关键词:
鸟撞; BP神经网络; RBF神经网络; 预测模型
Keywords:
bird-strike;  BP neural network;  RBF neural network;  prediction model
分类号:
TP31
文献标志码:
A
摘要:
通过对某机场地理环境、生境、鸟类及鸟类活动、鸟情信息进行综合分析，在收集、规范、完善鸟情数据集的基础上，文中给出了鸟情数据预处理方法，提出了一种基于神经网络的鸟撞预测模型，确定了鸟撞预测模型输入、输出参数，并分别采用BP神经网络和径向基网络（RBF）两种方式建立预测模型。运用Matlab对两个预测模型性能进行仿真实验，仿真实验结果表明BP神经网络比RBF神经网络预测具有更高精度、更小误差。最后，通过机场实际观察数据对训练好的鸟撞模型做仿真预测，结果进一步验证了BP神经网络鸟撞预测模型具有很好的预测效果
Abstract:
Through comprehensive analysis to geographical environment, habitats, birds and their activities, bird informations to an airport, on the basis of collection,standardized,improved data set,it givexl the processing method of bird information,proposed a bird-strike pre- diction model based on neural network, determined the input, output and other parameters, moreover using the BP neural network and RBF neural network methods to establish it. Using the Matlab simulated to the two prediction models,simulation results show that the BP neural network prediction is more accurate and effective than RBF neural network. Finally, through the observed data trained on the airport simulate to the bird beat model ,examples verificated the bird-strike prediction model of BP neural network has good prediction results

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备注/Memo

备注/Memo:
山东省科技攻关项目（2009GG10001008）;济南市高校院所自主创新项目（200906001）吕克（1986-），男，山东济宁人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘和网格资源调度；徐夫田，博士，研究员，硕士研究生导师，研究方向为电子政务、数据库
更新日期/Last Update: 1900-01-01