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基于神经网络的船舶运动姿态建模预报
| 论文题名： | 基于神经网络的船舶运动姿态建模预报 |
| 关键词： | 船舶运动;BP神经网络;径向基函数网络;姿态预报 |
| 摘要： | 在实际工程中存在大量的非线性系统，船舶运动系统就是其中之一。由于受到海风、海浪及其他干扰因素的影响，船舶产生了复杂的六自由度运动，具有很强的随机性和非线性，为保证其航行安全，对其进行非线性建模预报就具有十分重大的意义。 神经网络是当前最主要的智能控制技术之一，它模拟人脑的结构及其对信息的记忆和处理功能，具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性。本文从神经网络理论出发，深入地研究了BP神经网络和径向基函数网络及其相应改进算法，并用之于船舶运动建模预报，取得了比较好的效果。 首先搜集整理了国内外有关船舶运动姿态预报技术的相关资料，学习了神经网络的基本理论，对BP神经网络进行深入研究和探讨，并使用共轭梯度算法对BP神经网络进行改进，使得网络性能得到改进，提高了预报精度。 然后研究径向基函数网络(RBF)及其变形——广义回归网络(GRNN)，并用之于船舶运动预报，取得了满意的效果。分析比较了上述几种方法的预报精度误差、训练算法速度、时间等性能指标。 最后对训练样本数据个数、神经元个数的选择进行了探讨和经验总结。 |
| 作者： | 曾庆谦 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 彭秀艳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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