基于Elman_AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法_王改革

资 源 简 介

基于Elman_AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法_王改革

详 情 说 明

该论文提出了一种结合Elman神经网络与AdaBoost算法的强预测器模型，用于解决目标威胁评估问题。模型的核心创新点在于将两种算法优势互补：Elman神经网络具有动态记忆特性，能够有效处理时序数据；而AdaBoost算法通过集成学习机制可以提升整体预测精度。

主要技术路线分为三个阶段：首先使用Elman网络作为弱学习器，捕获目标威胁的时序特征；然后通过AdaBoost框架迭代训练多个Elman网络，每次调整样本权重以聚焦之前预测错误的样本；最终加权组合所有弱学习器的输出形成强预测器。这种混合模型相比单一神经网络，在威胁评估的准确性和稳定性方面有显著提升。

算法实现时特别考虑了军事领域威胁评估的特殊性，包括数据的不确定性、战场环境的动态变化等特点。实验结果表明，该模型在威胁等级判断的响应速度和预测精度上都优于传统方法，为指挥决策提供了更可靠的技术支持。