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1、在實(shí)際工程中由于存在大量的非線(xiàn)性系統(tǒng),因此研究非線(xiàn)性系統(tǒng)的建模預(yù)報(bào)方法有很重要的意義。而大型艦船在波浪中的運(yùn)動(dòng)由于受到海浪、海風(fēng)及其它干擾的影響,會(huì)產(chǎn)生六自由度的復(fù)雜運(yùn)動(dòng),具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和非線(xiàn)性性,這就導(dǎo)致了對(duì)艦船運(yùn)動(dòng)姿態(tài)極短期預(yù)報(bào)具有相當(dāng)?shù)睦щy。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論出的觀點(diǎn)出發(fā),充分研究了一種適用于非線(xiàn)性系統(tǒng)建模預(yù)報(bào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主要完成的工作有: 1.搜集整理了國(guó)內(nèi)外有關(guān)艦船運(yùn)動(dòng)姿態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)的相關(guān)資料,并在此
2、基礎(chǔ)上提出了關(guān)于艦船運(yùn)動(dòng)的一種改進(jìn)經(jīng)典譜估計(jì)方法。并通過(guò)實(shí)際仿真證明了該方法的實(shí)用性和可靠性?! ?.介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入研究,使用共軛梯度算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),使得網(wǎng)絡(luò)性能得到改善,提高了預(yù)報(bào)精度,并用實(shí)際例子進(jìn)行了仿真計(jì)算?! ?.對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力進(jìn)行了深入研究和探討,結(jié)合MATLAB軟件及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的使用,通過(guò)實(shí)際的例子詳細(xì)闡述了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近過(guò)程及其MATLAB實(shí)現(xiàn)方
3、法。 4.對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)理論進(jìn)行了研究,嚴(yán)密地推導(dǎo)出了對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)與全對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GDRNN)的動(dòng)態(tài)反傳算法、權(quán)值更新規(guī)則,對(duì)訓(xùn)練算法的穩(wěn)定收斂性給予嚴(yán)格了證明,其中對(duì)學(xué)習(xí)率η選取范圍,給出了更精確的結(jié)果?! ?.在時(shí)間序列預(yù)報(bào)方法的基礎(chǔ)上,建立了應(yīng)用于大型艦船運(yùn)動(dòng)預(yù)報(bào)的對(duì)角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)結(jié)構(gòu)及其遞推預(yù)報(bào)誤差(RPE)算法,對(duì)該算法進(jìn)行了穩(wěn)定收斂性及無(wú)偏性分析,并將所取得的結(jié)果與自回歸預(yù)報(bào)
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