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基于GA-BP神经网络的集装箱船纵摇角度预测方法及装置

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本发明适用于集装箱船纵摇角度控制技术领域，提供了一种基于GA‑BP神经网络的集装箱船纵摇角度预测方法，该方法通过采集在航集装箱船舶的纵摇角度值，利用采集的数据通过基于改进GA‑BP神经网络进行处理，通过各种迭代处理得到最终的数据集，借此，本发明采用基于傅立叶变化求解的周期性值作为BP神经网络拓扑结构的输入层节点数和输出层节点数，并采用基于GA算法优化BP神经网络权值和阈值的初始值，解决了因传统专家经验法确定BP神经网络的拓扑结构、初始化权值和阈值时的随机性和主观性，而导致算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，为集装箱船纵摇角度预测提供了一种基于人工智能的新方法，提高了预测的准确度。

著录项

公开/公告号CN115577610A

专利类型发明专利
公开/公告日2023-01-06

原文格式PDF
申请/专利权人山东科技职业学院;
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申请/专利号CN202210745741.7
发明设计人王培良;
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申请日2022-06-28
分类号G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06F111/06;
代理机构
代理人
地址 261021 山东省潍坊市潍城区西环路6388号
入库时间 2023-06-19 18:13:00

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法律状态
2023-01-06

公开

发明专利申请公布

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