基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法

为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法,并将其与BP神经网络(BPNN)、WNN、遗传算法优化小波网络(GA-WNN)等3种方法进行有效性对比。结果表明:BA-WNN方法的预警准确率最高(约为84%),在所有工况下误警率都较低。