文献类型：期刊文章

作　　者：李占英[1,2] 王科俊[1] 张明君[2] 唐墨[1]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001 [2]大连理工大学城市学院电子与自动化学院,辽宁大连116600

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60975022);国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA01Z148)

年　　份：2011

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：125-128

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20113014176448)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种船舶横摇时间序列预测方法.该方法使用在隐层具有2个反馈权值的对角递归神经网络进行预测,给出了此网络易于实现的动量梯度学习算法(DBP),并对其收敛性进行了验证.运用该模型对我国某型船舶在横浪中航行情况进行预测,结果表明:本网络可以储存更多的历史数据,有更好的记忆性能,所使用的模型比DRNN模型及前向网络BP模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列,仿真实验验证了该方法的可行性与有效性.

关 键 词：船舶横摇运动 对角递归神经网络 动量梯度学习算法  时间序列预测 非线性 前向神经网络

分 类 号：TP183]