基于聚类分析、因子分析和神经网络的航磁补偿方法

本发明公开了一种基于聚类分析、因子分析和神经网络的航磁补偿方法，包括：通过补偿飞行获取飞行数据，处理得到T‑L模型需要的输入和输出数据；对输入数据做标准化处理；对标准化处理后的数据进行聚类；对聚类后样本数量大于1的小类做因子分析；从每个做因子分析的小类中选取主成分与其他自变量作为新的自变量计算补偿系数进行一次补偿；构建用于二次补偿的神经网络模型，将一次补偿后的剩余磁干扰作为输出，新的自变量数据与未补偿总场数据作为输入；划分训练样本与测试样本，载入训练样本得到训练好的网络；载入测试集进行二次补偿。本发明中基于聚类与因子分析的方法消除了恒定、涡流和感应干扰。基于神经网络的二次补偿消除了摆动噪声。