期刊文献+

基于神经网络方法的船舶姿态运动极短期预报与仿真 被引量:15

Diagonal Recurrent Neural Network Algorithm for Extreme Short Prediction of Ship Motion
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 根据动态神经网络具有通过学习能以任意精度逼近非线性函数的特性,建立了用于船舶运动极短期预报的对角回归网络(DRNN)模型及算法,并将该算法所取得的结果与自回归预报法和周期图预报法的结果相比较,说明了该算法的可行性。 The modeling method of the ship extreme short-term motion prediction by applying neural network theory is discussed. The diagonal recurrent neural network model and algorithm of ship motion prediction is given. With the algorithm, real ship motion prediction is simulated, and the simulation method and procedure are introduced in detail. The simulation results were compared with the real ship data and those from auto-regress method and periodic chart method, which proved the algorithm to be feasible。
出处 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第5期641-642,649,共3页 Journal of System Simulation
关键词 神经网络 船舶 姿态运动 极短期预报 仿真 非线性时间序列 non-linear time series modeling and prediction diagonal recurrent neural networks
  • 相关文献

参考文献1

  • 1焦李成.神经网络的应用与研究[M].西安:西安电子科技大学出版社,1994.1-50.

共引文献2

同被引文献123

引证文献15

二级引证文献107

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部