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[图文] BP神经网络预测技术在船舶与海洋工程中的应用研究(3)

时间:2007-02-26 00:38来源:Internet 作者:admin 阅读:

这是一个足以考察BP神经网络功能的算例,输入数据44列,输出数据3列,它们之间是强非线性映射关系。为处理方便,将输入数据视为一16维向量,按行存放,输出数据为3维向量,隐藏层神经元数取为8,网络精度取为1.0e-3,N取为50000,开始时α0.1β0.8λ0.05。结果,仅经过59次训练,耗时不到1秒,网络即达到预定精度,此时E= 7.83415e-4,将样本集中数据输入部分作为待预测数据时,预测(拟合)结果分别为Y1=[0.00945159   0.00519334  0.992881],Y2=[0.991788    0.0106014   0.00561761],Y3=[0.00418537  0.990372    0.00961512],误差均小于1.1%。可见笔者给出的BP训练算法具有相当优异的性能。

 

2 本算例见文献[7],该文收集有8艘比较接近的散货船作为样本船,其输入参数为船长L、船宽B、前吃水TF、后吃水TA、排水量、舵面积AR、桨直径DP、桨螺距P和航速V,输出参数为回转试验的进距Ad、横距Tr和战术直径DT。具体参数值见下表:

1 样本船参数

序号

L(m)

B(m)

TF(m)

TA(m)

(责任编辑:泉水)
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