神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究及在艦船運(yùn)動(dòng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用.pdf

1、在實(shí)際工程中由于存在大量的非線性系統(tǒng)，因此研究非線性系統(tǒng)的建模預(yù)報(bào)方法有很重要的意義。而大型艦船在波浪中的運(yùn)動(dòng)由于受到海浪、海風(fēng)及其它干擾的影響，會產(chǎn)生六自由度的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和非線性性，這就導(dǎo)致了對艦船運(yùn)動(dòng)姿態(tài)極短期預(yù)報(bào)具有相當(dāng)?shù)睦щy。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論出的觀點(diǎn)出發(fā)，充分研究了一種適用于非線性系統(tǒng)建模預(yù)報(bào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主要完成的工作有：　　1.搜集整理了國內(nèi)外有關(guān)艦船運(yùn)動(dòng)姿態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)的相關(guān)資料，并在此

2、基礎(chǔ)上提出了關(guān)于艦船運(yùn)動(dòng)的一種改進(jìn)經(jīng)典譜估計(jì)方法。并通過實(shí)際仿真證明了該方法的實(shí)用性和可靠性?！　?.介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入研究，使用共軛梯度算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，使得網(wǎng)絡(luò)性能得到改善，提高了預(yù)報(bào)精度，并用實(shí)際例子進(jìn)行了仿真計(jì)算?！　?.對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力進(jìn)行了深入研究和探討，結(jié)合MATLAB軟件及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用，通過實(shí)際的例子詳細(xì)闡述了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近過程及其MATLAB實(shí)現(xiàn)方

3、法?！　?.對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)理論進(jìn)行了研究，嚴(yán)密地推導(dǎo)出了對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)與全對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GDRNN)的動(dòng)態(tài)反傳算法、權(quán)值更新規(guī)則，對訓(xùn)練算法的穩(wěn)定收斂性給予嚴(yán)格了證明，其中對學(xué)習(xí)率η選取范圍，給出了更精確的結(jié)果?！　?.在時(shí)間序列預(yù)報(bào)方法的基礎(chǔ)上，建立了應(yīng)用于大型艦船運(yùn)動(dòng)預(yù)報(bào)的對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)結(jié)構(gòu)及其遞推預(yù)報(bào)誤差(RPE)算法，對該算法進(jìn)行了穩(wěn)定收斂性及無偏性分析，并將所取得的結(jié)果與自回歸預(yù)報(bào)