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具有外源输入的船舶横摇运动NARX神经网络预测
文献摘要：
为了提高船舶在风浪中航行的安全性,需要精确地预测船舶在风浪中的横摇运动,以提高船舶横摇控制效果,本文通过应用一种带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络预测方法预测船舶横摇运动.该方法考虑了实船操纵性试验数据受风、浪、流等外界因素的的影响,将实测的风向、风速、流速、流向、浪向以及浪高的数据作为外源输入,能够有效提高船舶横摇运动的预测精度.基于"育鲲"轮,利用该方法对实际船舶海上横摇运动进行了实时预测实验,并将其实验结果与SAPSO-BP神经网络模型的预测结果进行对比.从对比结果可以看出,本文所提方法对复杂海浪环境具有良好的适应性,NARX模型的预测精度优于普通反向传播(BP)神经网络和自适应粒子群算法优化的普通反向传播(SAPSO-BP)神经网络.
文献关键词：
船舶横摇运动;NARX神经网络;复杂海洋环境;模型预测
中图分类号：
作者姓名：
李冲;章文俊;薛宗耀;张国庆;赵常九
作者机构：
大连海事大学航海学院,辽宁大连116026
文献出处：
引用格式：
[1]李冲;章文俊;薛宗耀;张国庆;赵常九-.具有外源输入的船舶横摇运动NARX神经网络预测)[J].舰船科学技术,2022(11):63-67
A类：
操纵性试验
B类：
船舶横摇运动,NARX,神经网络预测,风浪,中航,航行,摇控,非线性自回归,法考,实船操纵,外界因素,浪高,实时预测,SAPSO,海浪,反向传播,自适应粒子群算法,算法优化,复杂海洋环境
AB值：
0.222139
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