基于改进神经网络的船舶主机温度预测

由于传统神经网络存在收敛速度慢的缺陷,导致对船舶主机温度预测精度低,为了对船舶主机温度进行精确的预测,设计了基于改进神经网络的船舶主机温度预测模型。首先对当前船舶主机温度预测研究现状进行分析,找到引起预测效果差的因素,然后采集船舶主机温度变化的时间序列,并采用过程神经网络对船舶主机温度变化趋势进行估计,实现船舶主机温度预测,最后进行船舶主机温度预测验证性实验。结果表明,改进神经网络可以提高船舶主机温度预测精度,船舶主机温度预测误差远远小于传统神经网络,获得了比较满意的船舶主机温度预测结果。