神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法，并对BP算法进行了改进，提出了一种动态优化学习率的方法，对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明，该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

BP神经网络在船舶运动估计中的应用

船舶运动估计在船舶安全、船舶节能等方面有着重要作用。本文给出一种基于BP神经网络的船舶运动估计方法。BP神经网络具有较强的自学习与自适应能力,通过把改进的BP神经网络模型应用到船舶运动估计中,实现了对船舶动态信息的准确预测。     

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

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。     

基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

一种参数自整定PID在变频冷却水系统的仿真研究

由于船舶在航行过程中海水温度、主机运行情况等参数变化会导致常规的PID控制效果不理想,所以需要对船舶变频冷却水系统的控制器进行改进。文章建立了船舶中央冷却水系统的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。利用BP神经网络的特性实现PID参数的自整定,并用BP神经网络PID控制器与传统PID控制器分别对系统进行控制,比较其控制效果。仿真结果表明,BP神经网络PID控制器的控制精度和鲁棒性优于传统PID控制器。     

基于GA-灰色BP神经网络船舶备件需求预测模型

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。     

BP神经网络在船舶与海洋工程中的应用研究

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.     

改进的BP神经网络在船舶与海洋工程中的应用研究

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.     

基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价

船舶网络是一种特殊的移动网络,面临巨大的安全隐患,传统线性船舶网络安全状态评价的偏差大,结果极不科学。为改善船舶网络安全状态评价效果,设计了基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价方法。该方法首先分析船舶网络安全状态评价影响因素,采集船舶网络安全状态评价数据,然后将影响因素和船舶网络安全状态评价分别作为BP神经网络的输入和输出,通过BP神经网络学习,对船舶网络安全状态进行评价,最后采用VC编程实现了船舶网络安全状态评价仿真实验,结果显示BP神经网络可以区分各种船舶网络安全状态,评价准确性得到大幅度改善,同时提升了船舶网络安全状态评价效率,可以有效保证船舶网络安全。     

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究

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.     

基于正交设计与 BP -GA 算法的船体结构耐撞性能优化设计

船体结构耐撞性优化设计的主要目的是在船舶碰撞研究的基础上对结构进行优化设计,提高船体结构的耐撞性能。基于正交试验设计、BP神经网络和遗传算法,形成了船体结构耐撞性能优化设计方法。提出了一种耐撞性综合指标,并以此指标作为优化的目标函数,以结构质量为约束条件,利用MSC/Dytran有限元软件对船舶碰撞进行数值仿真,完成对某船舷侧结构进行耐撞性优化设计,结果表明优化过后结构耐撞性能有较大提高,这为结构耐撞性能优化设计提供了一种新的思路和方法。     

基于B/S和C/S架构的船舶动力装置远程故障诊断系统

依据“智能船舶”的理念，针对船舶动力装置故障诊断系统，提出一种基于C/S和B/S混合架构的船舶动力装置远程故障诊断系统。依据B/S和C/S架构的优势，开发了基于C/S架构的数据管理平台，实现了船、岸间的数据、信息交互；将基于模糊神经网络的专家诊断模型应用于B/S架构的岸基船舶动力装置故障诊断系统的故障诊断判别，并利用BP算法训练实例对该模型进行了精度验证。结果表明，系统稳定可靠，故障诊断准确性高，为“智能船舶”发展提供了一个良好的解决方案。     

吃水受限内河船舶航行性能综合优化的分层并行混沌算法

船舶航行性能综合优化设计分析是一项非常重要的工作。基于分层思想、并行算法和混沌算法,建立了吃水受限内河船舶性能综合优化的数学模型,设计了一种求解此类问题的基于敏感变量分段的分层并行混沌复合算法。编制了界面友好的VC＋＋软件。对于吃水受限内河船舶快速性和操纵性综合优化问题,进行了遗传算法、混沌算法、并行混沌算法和分层并行混沌算法的大量优化计算,结果表明：该复合算法计算可靠、效率高;为吃水受限内河大型船舶综合优良船型设计奠定了良好基础。     

基于BP神经网络的二手船价格评估研究

二手船价格是买卖二手船决策过程中非常关键的因素。为了准确地估算二手船价格,利用BP神经网络的高度非线性运算能力以及通过学习样本数据即可对事物复杂内在规律进行精确计算的特点,将BP神经网络应用于二手船价格的估算。利用从克拉克松获取的2009年到2012年120个灵便型干散货船交易数据,建立了基于船龄、船舶载重吨(DWT)、新造船价格和一年期期租费率的BP神经网络模型,网络输出结果与二手船实际交易价格的相对误差率在10%以内。     

基于卷积神经网络的船舶自动识别系统

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。     

船体曲线曲面的B样条光顺

根据给定的船体型值点，以三次非均匀B样条为光顺函数，采用整体光顺方法，以应变能最小、曲率变化均匀为准则，以控制点为未知量，建立最优化问题的约束方程并求解，实现船体曲线的光顺。根据曲线的相对曲率线图，将优化后的光顺B样条船体曲线与插值B样条曲线、传统最小二乘法逼近曲线进行了比较。构[循规蹈矩本曲面，以UV方向上的单参数曲线族或站线、水线、纵剖线方向的截面曲线族为研究对象，以曲线族的应变能之和最小为准则，进行光顺处理，最后，以NURBS为统一数学表达式，根据光顺后得到的控制点网络，应用双三次非均匀有理B样条得到光顺的船体曲面。     

基于BP神经网络的客滚船营运风险评估

随着客滚船运输行业的兴起,客滚船的营运安全日益受到各方面的关注。文中利用BP神经网络评价方法,由人、船、环境、管理四要素所构成的客滚船营运风险进行评估,最终确定某客滚船具体航次的营运风险。经过验证,基于BP神经网络客滚船营运风险评估方法与实际相符,为客滚船风险评估提供一条新的途径。