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基于递归神经网络的船舶运动极短期建模预报

Ship Motion Short Time Modeling and Prediction Based on RNN

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【Author】 Shen Yan1 Xie Meiping2 ~ 1(Dept.of Mathematics,Harbin Engineering University, Harbin 150001, China) ~ 2(Dept.of Inf.,Shanghai Uni.of Finance and Economics,Shanghai 200433, China)

【机构】哈尔滨工程大学理学院数学系；上海财经大学经济信息管理系哈尔滨150001；上海200433；

【摘要】建立了应用于大型船舶运动的极短期预报的递归神经网络结构及算法,并对该算法进行了稳定性分析,同时将该算法所取得的结果与自回归预报法和周期图预报法的结果进行比较,预报结果说明该算法的可行性。更多还原

【Abstract】 It establishes a recurrent neural networks to big ship motion extreme short prediction,and gives the algorithm and stability of the network.The prediction results are compared with auto-regress and periodical diagram,and the real example indicates that the algorithm is feasible.更多还原

【关键词】极短期；建模预报；递归神经网络；稳定性分析；
【Key words】 Short time Model and prediction Recurrent neural network Stability analysis；

【基金】国防科研基金预研项目资助(43.1.6.12)。

【文献出处】仪器仪表学报 ,Chinese Journal of Scientific Instrument , 编辑部邮箱 ,2004年S1期

【分类号】U675
【被引频次】6
【下载频次】172

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