基于双向长短记忆网络的闭环脱靶量预测方法

本申请属于防空与反导技术领域，涉及一种基于双向长短记忆网络的闭环脱靶量预测方法，包括：构建基于脱靶量误差源、敏感因素及权重的特征向量数据集，并进行归一化处理；基于双向长短记忆网络，利用所述特征向量数据集建立多维脱靶量时间序列的预测模型，所述预测模型输入为多维历史脱靶量时间序列，输出为未来时刻的脱靶量预测值；在验证集上迭代优化所述预测模型，建立闭环校射模型。该方法可以进行自我迭代和优化，实现防空武器虚拟闭环火控系统的误差校正，提高陆战火力平台的行进间射击精度。