改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用

发布时间：2018-05-12 09:28

  本文选题：船舶航行安全 + 反向神经网络　； 参考：《舰船科学技术》2016年12期

【摘要】：利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。
[Abstract]:The characteristics of neural network such as strong self-learning ability, fast parallel computing and high fault tolerance are used to evaluate the safety of ship navigation. Meanwhile, PSO is used to optimize the connection weight and threshold of the neural network. The flow of backpropagation neural network in evaluating the state of ship navigation safety system is described. Compared with the current prediction method of ship navigation safety, the intelligent model presented in this paper has the advantages of simple structure and high prediction accuracy.
【作者单位】： 郑州铁路职业技术学院;海南师范大学网络中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71361008) 海南省重点科技基金资助项目(ZDXM20130080)
【分类号】：U665.26

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本文编号：1878064