基于BP神经网络的渔船智能评价系统

发布时间：2023-05-25 03:20

　　在搜集整理南方6省市百余条典型拖网渔船船型参数基础上,结合海洋捕捞的要求和趋势,应用人工神经网络技术研究开发了拖网渔船智能评价系统,形成了完整的技术路线与开发方法。该系统对渔船性能给出综合评价,具有高效、客观、多维度的特点,可从顶层论证评价主导方向为政策导向提出对应的决策参考,对船业政策制定、船舶性能研究、新船型研发提供分析支持。

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【文章目录】：
0 引言
1 评价系统构建与样本搜集整理规划
    1.1 评价系统的构建思路与要求
        1.1.1 评价系统的原则与指标选取
        1.1.2 评价指标汇总
    1.2 评价指标的数理分析
        1.2.1 海军系数Ch
        1.2.2 干舷系数α
        1.2.3 固定压载系数β
        1.2.4 空船重量系数CW
        1.2.5 鱼油舱容积系数CV
        1.2.6 人均舱容系数CC
        1.2.7 平均稳性衡准数AK
        1.2.8 螺旋桨敞水效率η0
    1.3 样本搜集整理规划
2 基于BP神经网络的渔船智能评价系统实现
    2.1 网络结构的选取
        2.1.1 网络层数的选择
        2.1.2 输入输出节点数的选择
        2.1.3 隐含层的节点数选择
    2.2 评价结果的分析与网络优化对策
        2.2.1 典型样本抽取
        2.2.2 评价结果分析
    2.3 智能评价系统的终选设定
3 结论



本文编号：3822831