摘要：针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平，导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差，提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量；但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限，采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练；将改进PSO—BP算法用于飞机剩余油量的测量，实验结果表明，与传统BP学习算法比较，改进PSO-BP算法具有训练时间短，相对误差小，控制精度高等优点，有效地提高了油量测量的精度。