基于蝴蝶算法优化核极限学习的弹丸气动系数辨识方法

本发明为一种基于蝴蝶算法优化核极限学习的弹丸气动系数辨识方法。包括如下步骤：(1)建立弹丸四自由度动力学模型；(2)构建核极限学习网络模型；(3)利用蝴蝶算法优化核极限学习机网络模型，得到原始核极限学习机网络模型的正则化系数和核函数参数、并带入核极限学习机网络模型中，得到优化后的蝴蝶算法核极限学习机网络模型；(4)根据优化后的蝴蝶算法核极限学习机网络模型，输入训练样本数据，确定输出层权重；在确定输出层权重的基础上，输入预测数据，求解模型的输出矩阵，实现参数辨识。本发明利用蝴蝶优化算法为核极限学习机提供正则化系数和核函数参数，再利用核极限学习辨识弹丸气动参数，为获取弹丸气动参数提供了新的方法。