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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119903734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411970927.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法及系统是由秦涛涛;季思源;方屹舟;蔡昕桐;郭则庆设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法及系统，方法包括：获取多级同步感应线圈炮参数样本集，并将其划分为训练集和测试集；建立RNN模型，将训练集输入至RNN模型中进行训练，再应用测试集对训练完成后的RNN模型进行测试，根据评价指标评估RNN模型的预测能力；若RNN模型的预测能力达标则应用测试后的RNN模型进行预测，否则，则采用PSO优化循环神经网络模型RNN再次应用训练集训练，选出RNN的超参数，建立PSO‑RNN模型；输入测试集对PSO‑RNN模型进行测试，根据评价指标评估PSO‑RNN模型的预测能力，直至预测能力符合要求，将最优超参数带入RNN模型中，获取最佳PSO‑RNN模型；将发射器参数输入最佳PSO‑RNN模型中，获取当前参数下弹丸的出口速度，本发明能够提高预测精度。

本发明授权一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多级同步感应线圈炮弹丸出口速度预测方法，其特征在于，包括： 获取多级同步感应线圈炮参数样本集，并将其划分为训练集和测试集； 建立RNN模型，将训练集的数据输入至RNN模型中进行训练，再应用测试集对训练完成后的RNN模型进行测试，根据评价指标评估RNN模型的预测能力； 若RNN模型的预测能力达标，则应用测试后的RNN模型进行预测，否则，则采用PSO优化循环神经网络模型RNN，再次应用训练集训练，选出RNN的超参数，建立PSO-RNN模型，包括： S10，建立PSO粒子群算法与RNN模型超参数之间的对应关系，将RNN模型的超参数映射为粒子群算法中粒子的位置和速度，其中，RNN模型的超参数包括：各隐藏层神经元个数以及正则化系数； S20，初始化PSO算法，包括种群规模、惯性权重、学习因子、最大迭代次数、粒子的初始位置和初始速度； S30，以RNN模型的评价指标均方根误差为适应度函数，计算粒子适应度值； S40，更新粒子位置和速度； S50，并应用训练集进行训练，将优化得到的最优超参数输入RNN模型中，获取PSO-RNN模型； 输入测试集对PSO-RNN模型进行测试，根据评价指标评估PSO-RNN模型的预测能力，直至预测能力符合要求，将最优超参数带入RNN模型中，获取最佳PSO-RNN模型； 将发射器参数输入最佳PSO-RNN模型中，获取当前参数下弹丸的出口速度。

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