基于改进的模态-DBOBP算法的阵列天线形变预测方法

本发明公开了基于改进的模态‑DBOBP算法的阵列天线形变预测方法，建立阵列天线有限元模型，施加约束和载荷，提取应变和位移模态和理想位移序列；得到阵列天线估计位移序列，归一化处理，划分位移序列训练集和测试集；采用DBO算法种群初始化蜣螂的行为和位置；定义并计算阵列天线形最小化重构误差的适应度函数；对原DBO算法中蜣螂的行为和位置进行反复迭代和更新并优选；确定满足迭代终止条件，对赋值后的BP神经网络进行训练；得到归一化的位移预测值；对BP神经网络模型输出的位移序列结果反归一化，得到预测的位移序列。本发明通过模态法和BP神经网络实现有效的位移预测，有效解决了阵列天线重构低精度问题。