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《中国自动化学会控制理论专业委员会D卷》2011年
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基于粒子群BP神经网络算法舰船航向预报

傅荟璇  王宇超  杜春洋  
【摘要】:针对船舶航向运动具有强非线性,并受各种不确定随机的干扰,航向预报困难,提出粒子群BP神经网络航向预报方法。将粒子群优化算法与BP神经网络相结合,利用粒子群算法实现简单,收敛速度快、精度高的优点,优化BP神经网络结构,解决BP神经网络对初始权值敏感和易陷入局部最小值的问题,并建立粒子群-BP神经网络舰船航向预报模型,将该预报模型与BP神经网络模型分别进行舰船航向预报,仿真结果表明,该算法比传统BP神经网络收敛速度快、预报精度高。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前9条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前8条
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3 谭佳琳;基于粒子群优化的地形匹配导航算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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6 周斌;四桨两舵大型船舶螺旋桨的面元法设计研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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