多经验公式与BP神经网络模型融合的混凝土侵彻深度预测算法

摘要

本发明涉及一种多经验公式与BP神经网络模型融合的混凝土侵彻深度预测算法，首先对原始样本进行预处理，将原始样本数据利用无量纲方法进行降维，然后根据需要选取一定数量的经验公式，设定并建立经验公式模型和BP神经网络模型，再将经验公式模型和BP神经网络模型融合为多经验公式与BP神经网络融合模型，最后使用该模型对高速弹丸作用于混凝土后的侵彻深度进行预测。本发明采用数据融合思想，将多个经验算法和BP神经网络融合从而构成新的融合模型，使得可以在神经网络预测精度比较低的情况下可以自动使用最佳的经验公式来弥补精度，从而提高整个融合模型的预测精度。