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神经网络理论研究及在舰船运动预报中的应用

沈艳  
【摘要】:在实际工程中由于存在大量的非线性系统,因此研究非线性系统的建模预报方法有很重要的意义。而大型舰船在波浪中的运动由于受到海浪、海风及其它干扰的影响,会产生六自由度的复杂运动,具有很强的随机性和非线性性,这就导致了对舰船运动姿态极短期预报具有相当的困难。本文从神经网络理论出的观点出发,充分研究了一种适用于非线性系统建模预报的神经网络—对角递归神经网络模型。主要完成的工作有: 1.搜集整理了国内外有关舰船运动姿态预报技术的相关资料,并在此基础上提出了关于舰船运动的一种改进经典谱估计方法。并通过实际仿真证明了该方法的实用性和可靠性。 2.介绍了神经网络的基本理论,对BP神经网络进行深入研究,使用共轭梯度算法对BP神经网络进行改进,使得网络性能得到改善,提高了预报精度,并用实际例子进行了仿真计算。 3.对神经网络的逼近能力进行了深入研究和探讨,结合MATLAB软件及BP神经网络工具箱的使用,通过实际的例子详细阐述了基于BP神经网络的函数逼近过程及其MATLAB实现方法。 4.对递归神经网络(RNN)理论进行了研究,严密地推导出了对角递归神经网络(DRNN)与全对角递归神经网络(GDRNN)的动态反传算法、权值更新规则,对训练算法的稳定收敛性给予严格了证明,其中对学习率η选取范围,给出了更精确的结果。 5.在时间序列预报方法的基础上,建立了应用于大型舰船运动预报的对角递归神经网络(DRNN)结构及其递推预报误差(RPE)算法,对该算法进行了稳定收敛性及无偏性分析,并将所取得的


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