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BP神经网络在棱柱滑行艇阻力预报中的应用
| 题名： | BP神经网络在棱柱滑行艇阻力预报中的应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 马伟佳 孙华伟 黄德波 |
| 关键词： | 滑行艇 阻力性能 BP神经网络 遗传算法 |
| 摘要： | BP学习算法通常具有收敛速度慢，易陷入局部极小值等缺点；遗传算法是全局优化算法，具有较强的全局搜索性能，但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题，且在进化后期搜索效率较低；模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力，能抑制遗传算法的早熟现象。本文利用MATLAB作为计算工具，采用SIT法计算出不同速度排水量下不同船宽和斜升角的滑行棱柱的航行攻角及阻力值，将计算结果作为训练样本，结合改进后的BP神经网络对于滑行棱柱的阻力性能进行预报，论证该方应用于由船模试验预报滑行艇阻力是可行的。 |
| 会议日期： | 201207 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 第十二届全国内河船舶与航运学术会议 |
| 出版日期： | 2012-06-30 |
| 母体文献： | 第十二届全国内河船舶与航运学术会议论文集 |
| 分类号： | U674.942 TP301.6 |
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