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基于自适应变异 PSO-BP算法的船舶横摇运动预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propaga-tion,BP)神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船“育鲲”轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。 相似文献
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《中国航海》2017,(2)
针对船舶航行行为多维度的特点和船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VIS)对船舶行为预测的精确度和实时性需求,提出结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神经网络的船舶航行行为预测方法。构造基于AIS信息的船舶航行行为特征表达方法,根据BP神经网络预测的基本原理,以连续3个时刻的船舶航行行为特征值为输入,以第4个时刻的船舶航行行为特征值为输出,对BP神经网络进行训练,用于对未来船舶航行行为进行预测。以成山角VTS水域内的船舶AIS信息为例进行试验,结果表明:利用该方法对船舶航行行为特征值进行预测的结果准确、实时,误差在可接受的范围内。 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
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为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。 相似文献