排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
提出一种船舶横摇时间序列预测方法.该方法使用在隐层具有2个反馈权值的对角递归神经网络进行预测,给出了此网络易于实现的动量梯度学习算法(DBP),并对其收敛性进行了验证.运用该模型对我国某型船舶在横浪中航行情况进行预测,结果表明:本网络可以储存更多的历史数据,有更好的记忆性能,所使用的模型比DRNN模型及前向网络BP模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列,仿真实验验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献
1