基于改进神经网络的船舶姿态准确预报技术.pdf

基于改进神经网络的船舶姿态准确预报技术 本文讨论了基于改进神经网络的船舶姿态准确预报技术，旨在解决当前船舶姿态预测准确性问题。该技术通过改进传统神经网络，添加脉冲输出和神经网络数据放大和衰减参数量，构建耦合神经网络作为主要计算网络，结合达尔文进化算法和传统遗传算法特征，构建交叉概率算法，顶替传统经验算法获取放大衰减真实值，通过 PC 端数据传输和样本导入，实现船舶姿态准确预测。 知识点： 1. 神经网络：神经网络是一种类似人脑机运行原理的统计运算机制。它可以依靠线性分类来进行数据分析和预测。 2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过建立人工神经网络来实现数据的自动学习和预测。 3. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，通过建立算法和模型来实现数据的自动学习和预测。 4. 数据建模：数据建模是指对数据进行分析和处理，以建立模型来描述和预测数据的行为。 5. 专业指导：专业指导是指通过专门的技术和方法来指导和改进船舶姿态预测技术。 6. 耦合神经网络：耦合神经网络是指将多个神经网络耦合起来，以提高预测的准确性和效率。 7. 达尔文进化算法：达尔文进化算法是一种基于自然选择的优化算法，用于搜索最优解。 8. 遗传算法：遗传算法是一种基于遗传原理的优化算法，用于搜索最优解。 9. 交叉概率算法：交叉概率算法是一种基于概率论的优化算法，用于搜索最优解。 10. PC 端数据传输：PC 端数据传输是指通过 PC 端将数据传输到服务器端，以实现数据的实时处理和分析。 11. 样本导入：样本导入是指将样本数据导入到算法中，以实现数据的自动学习和预测。 12. 船舶姿态预测：船舶姿态预测是指通过算法和模型来预测船舶的未来航行姿态。 13. 神经网络格式特征区：神经网络格式特征区是指神经网络中用于描述数据特征的区域。 14. 脉冲输出：脉冲输出是指神经网络中的输出结果，用于描述数据的变化趋势。 15. 神经网络数据放大和衰减参数量：神经网络数据放大和衰减参数量是指神经网络中的参数，用于控制数据的放大和衰减。 本文通过对船舶姿态预测技术的研究和分析，提出了一种基于改进神经网络的船舶姿态准确预报技术，旨在提高船舶姿态预测的准确性和效率。