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10.19727/j.cnki.cbwzysc.2019.05.001

基于BP神经网络的船用柴油机运行数据预测研究

引用
为了提高船舶营运的可靠性与安全性,将大数据应用于船舶柴油机的故障诊断及趋势预测.本文从某轮的6S35MC7柴油机的实际运行数据中选取研究样本,选用大数据挖掘算法中的神经网络算法,对比BP神经网络在隐含层神经元选用8~15个时的预测结果,最终在隐含层神经元选用14时效果最好.结果表明:以相对误差不超过3,则该神经网络对柴油机的参数预测正确率高达70%,BP神经网络能够很好地用于船舶柴油机的参数预测,在实际应用中具有一定的价值,能够有效减少船舶事故的发生.

大数据、BP神经网络、预测

TP183(自动化基础理论)

2019-06-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

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