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基于粒子群优化算法的小波神经网络模型船舶横摇实时预测方法

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本发明公开了一种基于粒子群优化算法的小波神经网络模型船舶横摇实时预测方法，包括以下步骤：S1:载入实测的船舶横摇数据信息，将横摇数据进行归一化处理；S2：构建基于粒子群优化算法的小波神经网络模型；S3：进入迭代过程，计算出最小适应度值即最优适应度值；S4：判断最优个体适应度函数值即误差函数公式计算的误差函数值是否满足误差设置要求，或者判断迭代寻优次数是否达到设置要求，如果满足要求则执行S5，否则返回S3继续进行循环迭代寻优；S5：结束粒子群优化算法的迭代寻优，将寻优得到的最优网络参数赋值给小波神经网络进行仿真实验，将采集到的船舶横摇数据信息输入至小波神经网络进行船舶横摇实时预测。

著录项

公开/公告号CN106022471A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-10-12

原文格式PDF
申请/专利权人大连海事大学;
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申请/专利号CN201610317679.6
发明设计人尹建川;张泽国;柳成;
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申请日2016-05-12
分类号G06N3/08;
代理机构大连东方专利代理有限责任公司;
代理人姜玉蓉
地址 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号
入库时间 2023-06-19 00:38:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-09-20

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06N3/08 申请公布日:20161012 申请日:20160512

发明专利申请公布后的驳回
2016-11-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20160512

实质审查的生效
2016-10-12

公开

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