《表1 部分训练和测试样本》

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《基于BFA-GRNN的飞行绩效预测》

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2) 建立飞行绩效预测模型:选择心率（HR），呼吸速率（RR），呼吸深度（RD）和注视时间（FT）4类生理信号作为GRNN输入，飞行绩效作为GRNN输出，飞行绩效真值通过飞行轨迹偏差[2]来表示。本文采用15次飞行实验数据作为数据集，一次飞行实验作为一组数据集，总共15组数据集。每组数据集中，前3/4数据作为训练样本，后1/4数据作为测试样本（如表1所示）。然后，利用BFA优化GRNN光滑因子，建立BFA-GRNN飞行绩效预测模型。