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摘要：本发明公开了一种基于Adam的BP神经网络落点偏移预测方法，属于落点预测领域，包括以下步骤：S1、数据收集与预处理；S2、构建BP神经网络，并将收集的数据作为BP神经网络的输入变量，同时设定预测目标为震源落点的偏移量以及偏移角度；S3、BP神经网络初始化；S4、基于Adam优化器优化BP神经网络；S5、迭代训练，直至优化后的BP神经网络收敛或者达到最大迭代次数。本发明采用上述基于Adam的BP神经网络落点偏移预测方法，具有高精度、适应性强、数据驱动、快速稳定的训练过程以及技术集成和扩展性等优点，为无人机挂载震源投掷落点预测领域带来了重要的技术突破和应用前景。
主权项：1.基于Adam的BP神经网络落点偏移预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、数据收集与预处理，其中收集的数据包括投掷角度、初速度、初始风速、初始风向和投掷高度下的震源实际落点；S2、构建BP神经网络，并将收集的数据作为BP神经网络的输入变量，同时设定预测目标为震源落点的偏移量以及偏移角度；S3、BP神经网络初始化；S4、基于Adam优化器优化BP神经网络；S5、迭代训练，直至优化后的BP神经网络收敛或者达到最大迭代次数。
全文数据：
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百度查询： 中国地质大学(北京) 基于Adam的BP神经网络落点偏移预测方法
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