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Submarine Sonar Self-Noise Forecast Based on BP Neural Network and Levenberg-Marquart Algorithm

【摘要】:正If L-M(Levenberg-Marquart) algorithm is combined with BP(Back-Propagation) neural network, the faster speed of convergence and higher learning accuracy of the BP neural network can be acquired when many parameters and a lot of samples are inputted. This paper combines L-M algorithm with BP neural network to forecast submarine sonar self-noise. All kinds of parameters affecting submarine sonar self-noise have been analyzed. Actual data are utilized to trail BP neural network, and then the trained BP neural network can be used to accurately forecast submarine sonar self-noise.

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