Prediction of Ammunition Storage Reliability Based on Improved Ant Colony Algorithm and BP Neural Network
المؤلفون المشاركون
Gong, Hua
Liu, Fang
Cai, Ligang
Xu, Ke
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Storage reliability is an important index of ammunition product quality.
It is the core guarantee for the safe use of ammunition and the completion of tasks.
In this paper, we develop a prediction model of ammunition storage reliability in the natural storage state where the main affecting factors of ammunition reliability include temperature, humidity, and storage period.
A new improved algorithm based on three-stage ant colony optimization (IACO) and BP neural network algorithm is proposed to predict ammunition failure numbers.
The reliability of ammunition storage is obtained indirectly by failure numbers.
The improved three-stage pheromone updating strategies solve two problems of ant colony algorithm: local minimum and slow convergence.
Aiming at the incompleteness of field data, “zero failure” data pretreatment, “inverted hanging” data pretreatment, normalization of data, and small sample data augmentation are carried out.
A homogenization sampling method is proposed to extract training and testing samples.
Experimental results show that IACO-BP algorithm has better accuracy and stability in ammunition storage reliability prediction than BP network, PSO-BP, and ACO-BP algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Fang& Gong, Hua& Cai, Ligang& Xu, Ke. 2019. Prediction of Ammunition Storage Reliability Based on Improved Ant Colony Algorithm and BP Neural Network. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131997
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Fang…[et al.]. Prediction of Ammunition Storage Reliability Based on Improved Ant Colony Algorithm and BP Neural Network. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131997
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Fang& Gong, Hua& Cai, Ligang& Xu, Ke. Prediction of Ammunition Storage Reliability Based on Improved Ant Colony Algorithm and BP Neural Network. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1131997
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1131997
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر