基于改进小波神经网络的集装箱船纵摇角度预测

摘要：

[目的]针对在航集装箱船舶纵摇角度预测问题,探索一种基于改进小波神经网络算法,提升其预测能力.[方法]在分析船舶纵摇角度原始数据基础上,引入傅立叶变换,分析计算数据的周期性,确定神经网络拓扑结构,然后将神经网络输入层和隐含层的连接权值融合到隐含层计算值中,使算法得到优化.[结果与结论]优化后小波神经网络能较准确预测船舶纵摇角度值,均方误差(MSE)值为0.067 6,平均绝对百分误差(MAPE)值为4.241 2,相比优化前分别提升25％和21％,具有更好的预测效果.

关键词：小波神经网络、船舶纵摇预测、集装箱船、隐含层优化、傅立叶变换

所属期刊栏目：42

分类号：U661.42(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金;潍坊市软科学研究计划项目

在线出版日期：2022-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-121