改进的BP神经网络方法在舰船修理费用预测中的应用

文章基于神经网络理论,以某型舰船特装修理费用为例,建立了改进算法的BP神经网络预测模型,最后对海军舰船特装修理费用进行了中短期预测。     

改进BP神经网络的城市交通流预测研究

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。     

嵌入式控制器在舰船电力监控系统中的应用

考虑到传统监控系统在准确性和实时性方面无法满足系统设计需求,提出了嵌入式控制器在舰船电力监控系统中的应用。在设计系统总体架构的基础上,引入嵌入式控制器工作原理,设计舰船电力监控电路,完成了系统的硬件设计。通过采集舰船电力数据,设计舰船电力监控算法,完成了系统的软件设计,实现了舰船电力数据的监控。测试结果表明,基于嵌入式控制器的舰船监控系统在准确性和实时性方面都具有更好的性能。     

图像智能识别技术在舰船电力系统远程设备监控的应用

当前图像智能识别技术在人脸识别、指纹识别等领域获得了非常广泛的应用。舰船电力系统设备是保障舰船作战能力的关键,实现舰船电力系统设备的远程监控具有非常重要的意义。图像智能识别技术需要处理的数据量较大,本文使用了一种基于VB和Matlab混合编程的方法,充分结合了VB和Matlab的优点,设计了舰船电力远程设备监控系统的架构和软件界面,给出了BP神经网络进行图像识别的工作流程。系统能够正确提取图像并识别仪器上的数字,且具有速度快等优点。     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.     

基于PSO-BP神经网络的燃气轮机结垢性能预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。     

舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。     

神经网络算法的舰船间距快速预测

间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,然后引入神经网络算法对舰船间距变化特点进行深入挖掘,建立舰船间距快速预测模型,最后采用VC++6.0编程程序实现舰船间距快速预测仿真实验,结果表明,神经网络算法的舰船间距预测精度超过90%,远远高于其他舰船间距预测模型,而且舰船间距预测速度快,减少了舰船间距预测的时间,具有比较明显的优越性。     

舰船上层建筑振动特性的数学模型设计

针对当前数学模型无法描述舰船上层建筑振动特性的变化规律,为了提高舰船上层建筑振动特性预测精度,设计一种蚁群优化算法和神经网络相结合的舰船上层建筑振动特性预测数学模型。首先对当前各种舰船上层建筑振动特性预测数学模型的优缺点进行阐述,然后采用神经网络对舰船上层建筑振动特性变化规律进行拟合,并采用蚁群优化算法确定神经网络相关参数,最后进行舰船上层建筑振动特性预测数学模型的性能测试。结果表明,蚁群优化算法和神经网络相结合的舰船上层建筑振动特性预测精度高,不仅预测误差远低于当前其他舰船上层建筑振动特性预测数学模型,而且预测效率也得到了改善,为解决舰船上层建筑振动特性预测问题提供了一种新的研究方法。     

多模自适应舰船电力负荷预测算法

分析了舰船电力负荷预测的特殊性,给出舰船电力负荷预测的主要方法途径;提出适用于舰船电力负荷预测的多模自适应船舶电力负荷预测算法;并通过实验验证了多模自适应船舶电力负荷预测算法的准确性较高和泛化能力较强。