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基于RBF神经网络的船舶操纵性预报

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为实现在设计阶段就能够对船舶操纵性能进行评估,提出了基于RBF神经网络的船舶操纵性预报建模方法,该方法选取了影响船舶操纵性能的主要参数,以十几条油船的操纵性自航模试验结果为子样,建立了操纵性能预报的非线性回归模型,然后利用回归模型对某油船的回转试验进行预报,最后把预报结果和试验进行了对比分析,结果表明所建立的回归模型具有较高的预报精度,为船舶设计阶段进行操纵性能预报提供了可靠的技术手段.

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来源
《第十四届全国水动力学学术会议暨第二十八届全国水动力学研讨会》|2017年|1342-1347|共6页
会议地点长春
作者
SHI Chao; 师超; LIU Chang-de; 刘长德; HAN Yang; 韩阳;
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作者单位

中国力学学会;

中国造船工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类船舶操纵性;
关键词
船舶操纵性; RBF神经网络; 预报精度; 回归模型;

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