基于Mini-batch神经网络的船舶柴油机风险等级预测

文章针对现有的船舶柴油机健康管理智能化程度不高、管理技术落后等问题,引入神经网络风险预测方法。提出Mini-batch梯度下降方法,通过在网络训练不同阶段使用不同权重的训练样本,提升原有全量梯度下降算法预测模型不准确和较难更新等问题。并从船舶柴油机在一次机务风险所承担的风险着手,建立设备健康风险状态的综合评价指标体系,通过Minibatch梯度下降优化了风险等级分类器。结果表明,该方法能够对柴油机风险等级进行有效预测。