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改进的BP神经网络在船舶与海洋工程中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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.文章介绍了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改进并优化,详尽地给出了改进的三层BP神经网络数值预测算法.为测试该算法.选用了著名的XOR(异或)问题和和一个高度非线性的0-1矩阵预测问题对其进行了验证.计算结果表明文中算法能给出令人满意的精度.最后结合船舶与海洋工程的两个实际问题,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.实践表明,文中给出的改进的BP神经网络数值预测算法值得在船舶与海洋工程中加以应用并推广. 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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为了提高悬链式船舶链条机械磨损寿命预测准确性能,设计了一种基于改进神经网络的悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型。首先对悬链式船舶链条机械磨损寿命预测研究现状进行分析,找到引起悬链式船舶链条机械磨损寿命预测精度的因素,然后收集悬链式船舶链条机械磨损寿命的历史数据,并采用BP神经网络建立悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型,并引入自适应遗传算法对BP神经网络的不足进行改进,最后采用仿真实验对悬链式船舶链条机械磨损寿命预测模型的准确度进行评估,结果表明,改进神经网络提高了悬链式船舶链条机械磨损寿命预测精度,预测结果比其他模型更加可靠。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
高精度的船舶物流配送成本预测可以节省成本,提高船舶物流配送企业的利润,因此具有重要的研究意义。为了获得更高精度的船舶物流配送成本预测结果,提出神经网络的船舶物流配送成本预测方法。首先采集船舶物流配送成本历史数据,通过变换技术建立船舶物流配送成本预测的学习样本,然后引入BP神经网络对船舶物流配送成本学习样本进行训练,拟合船舶物流配送成本的变化特点,从而实现船舶物流配送成本预测,最后与当前经典船舶物流配送成本预测方法进行优越性测试。结果表明,BP神经网络的船舶物流配送成本不仅预测精度平均高于对比方法 5%以上,而且船舶物流配送成本预测稳定性更优,预测结果可以为船舶物流配送企业提供有用的信息。 相似文献
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船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。 相似文献