文献类型：期刊文章

作　　者：李占英[1,2] 王科俊[1] 徐亮[3] 姚丽君[4]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学自动化学院,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 [3]大连中远船务工程有限公司,辽宁大连116113 [4]天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60975022);国家863计划项目(2008AA01Z148)

年　　份：2012

卷　　号：27

期　　号：11

起止页码：1681-1684

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20125215847996)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：船舶运动在一定条件下会出现混沌特性,因此可以利用混沌神经网络对其进行预报.对传统的混沌对角递归神经网络模型各权值的训练进行优化,给出了基于Lyapunov函数的各层权所通用的学习速率调整算法的收敛定理并加以证明.仿真结果表明,采用优化采样时刻可提高各权值的精确度,使收敛性得到改善,能有效提高预报精度和延长预报时间.与前向神经网络BP预测相对比,优化后的模型具有很好的预测效果.

关 键 词：对角递归神经网络 混沌 动量梯度学习算法  船舶横摇预测  前向神经网络

分 类 号：TP183]