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二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用
引用本文:刘丽桑,彭侠夫. 二阶灰色神经网络在船舶横摇预报中的应用[J]. 船舶力学, 2011, 15(5)
作者姓名:刘丽桑  彭侠夫
作者单位:厦门大学,自动化系,福建,厦门,361005;厦门大学,自动化系,福建,厦门,361005
基金项目:985工程学科建设项目(0000-x07204)
摘    要:为了提高船舶的耐波性和适航性、对船舶横摇进行有效准确预报,提出了将灰色系统理论和神经网络进行有机结合的二阶灰色神经网络预报模型。介绍了二阶灰色预报模型,采用神经网络映射的办法构建灰色神经网络预报模型,并介绍了神经网络学习机制。另外,以某舰船横摇运动时间序列预报为例对模型进行仿真验证,有效改善了二阶灰色模型较大的预报偏差。仿真结果表明,GNNM(2,1)模型能准确预报船舶横摇运动,具有更高的预报精度和更好的数据稳定性。

关 键 词:灰色神经网络  船舶横摇  预报  GNNM(2,1)

Second order Gray Neural Network in ship roll forecast
LIU Li-sang,PENG Xia-fu. Second order Gray Neural Network in ship roll forecast[J]. Journal of Ship Mechanics, 2011, 15(5)
Authors:LIU Li-sang  PENG Xia-fu
Affiliation:LIU Li-sang,PENG Xia-fu (Department of Automation,Xiamen University,Xiamen 361005,China)
Abstract:
Keywords:Gray Neural Network  ship roll  forecast  GNNM(2  1)  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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