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BP神经网络在船舶与海洋工程中的应用研究 总被引:3,自引:3,他引:0
人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型.仅通过学习样本数据即可以进行预测.介绍了BP神经网络,并针对实际应用中收敛速度慢,平台效应等问题对网络进行了优化,给出了改进的三层BP神经网络算法.最后结合船舶与海洋工程的一些实际问题.探讨了利用改进的BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.实验表明,神经网络的预测精度在船舶与海洋工程是可以接受的. 相似文献
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基于神经网络的数值预测技术在船舶与海洋工程中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文结合船舶与海洋工程的一些实际问题,探讨了利用改进的BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。 相似文献
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由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。 相似文献
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性. 相似文献
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基于船舶自动驾驶存在的问题以及需求,提出了一个基于卷积神经网络的船舶自动识别系统。系统设计使用的生成对抗神经网络算法,基于互信息理论,能够无监督式地学习船舶图像特征。通过实验论证,在分类准确度上取得了显著地提升,表明本系统方法合理有效,具有较高地运用前景。 相似文献
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传统船舶舵机控制系统只适于控制对象是线性系统且时延和阶数等已知的情况,但在实际应用中,船舶舵机控制过程受船舶运行情况和航行环境的影响,属于随机过程.为此,设计一种新的基于神经网络的船舶舵机控制系统,依据功能要求设计船舶舵机的不同控制模型,再设计整体控制系统结构.通过设计4个不同层次的控制器结构,实现神经网络控制器的整体设计,利用神经网络算法对控制器中的参数进行学习和调整,神经网络控制器输出结果即为船舶舵机控制结果.实验结果表明,所设计系统控制效果好,不易受外界环境的干扰. 相似文献
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对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。 相似文献