摘要：为使舰艇编队油料消耗预测更加符合海上作战特点，提高预测速度和精度，提出了基于稀疏贝叶斯极限学习机的预测方法。分析了稀疏贝叶斯极限学习机的原理和算法，建立了舰艇编队海上战时油料消耗预测模型。以某舰艇部队执行各次作战任务的历史数据作为训练样本，采用构建的模型进行油料消耗预测，并与极限学习机、贝叶斯极限学习机、BP神经网络进行比较。仿真结果表明，稀疏贝叶斯极限学习机在预测精度、执行时间、模型大小、隐层节点数的稳定性上皆优于其他三种算法，对提高舰艇编队海上战时油料消耗预测能力具有实际意义。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 武器工业与军事技术
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关键词：舰艇编队海上作战 油料消耗预测 极限学习机 稀疏贝叶斯
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