本文主要研究内容
作者徐健清（2019）在《基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统构建》一文中研究指出：远海航道船舶流量受到多种因素的综合作用,具有一定的周期性,同时具有强烈的非线性,传统线性建模方法无法对远海航道船舶流量进行高精度的拟合,使得远海航道船舶流量预测偏差大。为了克服当前远海航道船舶流量预测系统存在的局限性,设计了基于神经网络的远海航道船舶流量预测系统。首先分析当前远海航道船舶流量预测系统的研究现状,指出各种系统存在的缺陷,然后利用神经网络的非线性建模性能设计了性能良好的远海航道船舶流量预测系统,最后对该远海航道船舶流量预测系统的有效性进行了测试。本文系统可以高精度实现远海航道船舶流量预测,远海航道船舶流量预测误差远远小于实际应用要求的临界要求,并与其他系统进行对比分析,本文远海航道船舶流量预测系统的预测效果明显更优。
Abstract
yuan hai hang dao chuan bo liu liang shou dao duo chong yin su de zeng ge zuo yong ,ju you yi ding de zhou ji xing ,tong shi ju you jiang lie de fei xian xing ,chuan tong xian xing jian mo fang fa mo fa dui yuan hai hang dao chuan bo liu liang jin hang gao jing du de ni ge ,shi de yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce pian cha da 。wei le ke fu dang qian yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong cun zai de ju xian xing ,she ji le ji yu shen jing wang lao de yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong 。shou xian fen xi dang qian yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong de yan jiu xian zhuang ,zhi chu ge chong ji tong cun zai de que xian ,ran hou li yong shen jing wang lao de fei xian xing jian mo xing neng she ji le xing neng liang hao de yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong ,zui hou dui gai yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong de you xiao xing jin hang le ce shi 。ben wen ji tong ke yi gao jing du shi xian yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ,yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce wu cha yuan yuan xiao yu shi ji ying yong yao qiu de lin jie yao qiu ,bing yu ji ta ji tong jin hang dui bi fen xi ,ben wen yuan hai hang dao chuan bo liu liang yu ce ji tong de yu ce xiao guo ming xian geng you 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自舰船科学技术的徐健清，发表于刊物舰船科学技术2019年04期论文，是一篇关于远海航道论文,船舶流量论文,预测系统论文,神经网络论文,舰船科学技术2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自舰船科学技术2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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