考虑时滞影响的绞吸挖泥船产量预测

摘要：

为了提高绞吸挖泥船产量的预测精度,提出带有时滞的BP神经网络预测模型.重点分析泥浆浓度与真空度之间的时间延迟和滞后问题,以绞刀电机电流、流速、真空度、横移速度作为BP神经网络模型的输入变量,以泥浆浓度作为输出变量,采用改进后的BP神经网络建立绞吸挖泥船产量预测模型.实验结果表明,该方法能够很好地预测绞吸挖泥船产量,可用于实际挖泥船产量的预测与评估.

关键词：疏浚、绞吸挖泥船、时间滞后、BP神经网络、产量预测

所属期刊栏目：47

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：296-299