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船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
当前船舶货舱监控视频关键信息安全性评估方法存在一些缺陷,如误评估率高、无法在线评估等,为了解决这些难题,改善船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果,提出加权平均的船舶货舱监控视频关键信息安全性组合评估方法。首先采集船舶货舱监控视频关键信息安全性评估数据,然后分别采用BP神经网络、支持向理机、极限学习机对船舶货舱监控视频关键信息安全性进行评估,最后将3个船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络合理确定它们权重值,根据权重值得到最终船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果。在Matlab 2018平台上进行了船舶货舱监控视频关键信息安全性评估仿真测试,结果表明,单一模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率均低于90%,而本文模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率超过96%,同时可以实现船舶货舱监控视频关键信息安全性在线评估,实际应用价值更高。 相似文献
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流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显著优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。 相似文献
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由于船用固体氧化物燃料电池复杂的内部环境不利于对其直接建模,针对船舶设备负载变化导致燃料利用率变化,提出利用径向基函数神经网络的"基"函数.结合宽度学习网络结构和恒燃料利用率控制策略,构造了一种识别恒燃料利用率的固体氧化物燃料电池电堆特性的新方法.根据恒燃料利用率控制策略经研究获得电池的输入输出数据组;在输入输出数据组的基础上,利用Lipschitz商准则确定非线性模型的最佳输入变量阶数;利用粒子群优化算法来估算基于径向基函数宽度学习网络参数,包括增强层参数、增强层和输入层到输出层参数.该方法得到的辨识结果精度高且计算量小.试验结果验证了该方法的准确性和有效性. 相似文献
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船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。 相似文献
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以解决船舶通信网络安全风险评估问题,保障船舶通信网络安全为目的,设计船舶通信网络安全风险评估的云计算平台。从数据源内采集船舶通信网络相关数据并分别存储在不同类型数据库内,数据挖掘分析层分析所采集数据,构建由物理、软件、网络安全管理组成的船舶通信网络安全风险评估指标体系,利用风险评估模型获取船舶通信网络安全风险评估结果。船舶通信网络组件服务层将评估结果等以组件形式传输至船舶通信网络应用展示层内,向用户提供可视化结果查询等功能。实验结果显示,该平台能够准确评估船舶通信网络安全风险等级,保障船舶通信网络安全。 相似文献
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由于利用原有模型进行船舶信息分析系统的风险评价时,受风险源的冗余特征影响而无法进行系统风险识别,在评价指标层数为3-12层时,存在基本分配信任函数个数过低的问题,因此设计一种新的船舶信息分析系统风险评价数学模型。通过风险识别程序对船舶信息分析系统实施风险识别。接着对船舶信息分析系统进行风险评估,使用的评估方法为概率风险评价方法。根据D-S证据理论,将船舶信息分析系统的评价指标当做系统风险评价证据,引入评审专家逐一评价、分析系统证据,并进行评分,构建船舶信息分析系统风险评价数学模型。为证明设计的模型在评价指标层数为3-12层时的基本分配信任函数个数更多,进行原有模型与该模型的对比实验,实验结果证明该模型实现了基本分配信任函数个数的提升,更适用于该范围内的船舶信息分析系统风险评价。 相似文献
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船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证,备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析,构建一种基于灰色模型的多层前馈(BP)神经网络模型,并采用遗传算法(GA)进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析,通过灰色模型确定备件需求的关键指标,并将结果作为BP神经网络的输入层,从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现,基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明,使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度,为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。 相似文献
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以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
船舶通信软件的可靠性与多种因素有关,同时具有多种变化特点,当前采用单一方法无法对船舶通信软件的可靠性进行客观、科学评估,导致船舶通信软件的可靠性评估偏差比较大,为了提高船舶通信软件可靠性评估的准确性,设计了基于组合模型的船舶通信软件可靠性评估方法。首先分析船舶通信软件可靠性评估进展,建立船舶通信软件可靠性评估指标,然后采用灰色模型对船舶通信软件可靠性进行评估,并采用多项式神经网络进行船舶通信软件可靠性评估,最后两者的船舶通信软件可靠性评估模型进行科学融合,输出船舶通信软件可靠性评估结果,并进行船舶通信软件可靠性评估仿真分析。组合模型的船舶通信软件可靠性评估正确率要高于单一灰色模型和多项式神经网络的评估正确率,船舶通信软件可靠性评估结果更加客观,为船舶通信软件可靠性研究提供一种新的方法。 相似文献
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针对已有PSC选船模型采用层次分析法、模糊综合评价方法和BP神经网络等方法存在的诸如不能反映各风险因素之间相关性、专家主观因素带来偏差,样本需求量过大和收敛速度慢等问题,以2009/16/EC巴黎备忘录目标船选船机制NIR为研究对象,提出一种新的基于支持向量机理论的PSC选船模型,并选取巴黎备忘录“THETIS”检船数据库的部分船舶信息进行实证分析.结果表明,使用基于支持向量机理论的PSC选船模型测试的船舶样本结果与其公布的船舶实际情况一致,使用该算法可十分有效地在样本少且检查资源有限时对船舶进行快速分类,对PSC选船的实际操作具有实用价值. 相似文献
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针对当前船舶空调设计参数优化精度低的问题,以提高船舶室内舒适度为目标,提出了基于神经网络的船舶空调设计参数优化方法。首先对影响船舶室内舒适度的空调参数进行分析,将其作为神经网络的输入,采用船舶室内舒适度为神经网络的期望输出,然后通过神经网络的自适应和学习能力,对空调参数和船舶室内舒适度之间的关系进行非线性映射,建立船舶空调设计参数优化模型,最后采用Matlab编写船舶空调设计参数优化程序进行仿真实验,结果表明,神经网络可以获得船舶空调设计参数最佳组合,提高了船舶空调设计参数的优化精度,改善了船舶室内舒适度,最大程度发挥了船舶空调作用。 相似文献