基于Elman-AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法

目标威胁评估是协同目标攻击中的关键问题.为提高空战目标威胁评估的准确性和实用性,建立了Elman-AdaBoost强预测器目标威胁评估模型及算法.首先,介绍了Elman-AdaBoost强预测器;其次,建立了Elman-AdaBoost强预测器目标威胁评估模型;最后,提出了基于Elman-AdaBoost强预测器目标威胁评估模型的算法.采集75组数据用于实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集.分别选择Elman网络隐层节点数L=7,11,14,18和弱预测器数目K=6,10,16,20进行实验,结果表明,Elman-AdaBoost强预测器算法预测误差远小于弱预测器且在L=7和K=6时误差达到最小.Elman-AdaBoost强预测器目标威胁评估模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成作战目标威胁评估.