|
|||||
|
|
| 基于回声状态网络的船舶横摇运动预报 | |
| 引用本文： | 李占英,王科俊,梅彦平,徐亮. 基于回声状态网络的船舶横摇运动预报[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2013, 41(6) |
| 作者姓名： | 李占英 王科俊 梅彦平 徐亮 |
| 作者单位： | 1. 大连理工大学城市学院电子与自动化学院,辽宁大连,116600 2. 哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨,150001 3. 大连中远船务工程有限公司,辽宁大连,116113 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，国家高技术研究发展计划资助项目 |
| 摘 要： | 针对普通的递归神经网络训练过程较复杂,而且存在记忆渐消等问题,提出一种基于回声状态网络的船舶横摇运动预报方法.该网络将隐层设计成一个巨大的动态记忆库,具有记忆功能,隐层中的神经元在学习过程中不进行权值调整,而通过线性回归的方式训练网络,使网络记忆功能加强,学习速度加快.运用该网络对某型船舶在海浪遭遇角为90°海况下的横摇运动进行预报.结果表明:回声状态网络训练简单,加速了网络的训练速度,有更好的记忆性能,以预报60步为例,回声状态网络和对角递归神经网络预报的均方根误差分别为0.003 9和0.024 9,提高了近8倍,在相同的预报精度下,回声状态网络的预报时长明显增长,验证了该方法的可行性与有效性. |
| 关 键 词： | 船舶横摇运动 对角递归神经网络 回声状态网络 时间序列预测 非线性 |
Ship roll motion forecasting using echo state networks |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | ship rolling motion diagonal recurrent neural network echo state network time series forecast nonlinear |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |