文章主要探讨了如何利用改进的神经网络技术来提高船舶主机温度预测的精度。传统的神经网络在预测船舶主机温度时存在收敛速度慢的问题，导致预测结果不够准确。为了解决这个问题，作者提出了一个基于改进神经网络的预测模型。
首先，文章对现有的船舶主机温度预测研究进行了分析，揭示了导致预测效果不佳的原因。这些原因可能包括模型的复杂性、数据的质量、网络结构的选择以及训练策略等。通过对这些问题的研究，作者找到了改善预测性能的关键点。
接下来，作者介绍了数据采集的过程，他们收集了船舶主机温度变化的时间序列数据。时间序列数据对于捕捉温度变化的趋势至关重要，因为它能反映出温度随时间的变化规律。在有了这些数据后，他们采用了过程神经网络（Process Neural Network，PNN）来估计船舶主机温度的变化趋势。PNN 是一种特殊类型的神经网络，它特别适合处理连续的动态过程，如温度变化这样的时间序列问题。
通过PNN，作者能够建立一个模型来预测船舶主机的未来温度。这个模型不仅考虑了过去的温度值，还可能考虑了其他相关因素，如主机的工作负载、环境条件等。在训练过程中，改进的神经网络算法可能涉及了更快的收敛策略，如优化的梯度下降法或自适应学习率调整，以提高模型的训练效率。
最终，作者进行了预测验证实验，结果显示，改进的神经网络模型在预测船舶主机温度方面的精度显著高于传统的神经网络模型。预测误差大幅度减小，这意味着模型能更准确地预测主机温度，这对于预防主机过热、避免潜在故障和确保船舶安全运行具有重要意义。
总结来说，这篇论文提出了一种基于改进神经网络的船舶主机温度预测方法，通过分析现有问题，选择合适的数据和网络结构，实现了对主机温度的高精度预测。这种方法对于提升船舶工程领域的监控与维护能力具有实际应用价值，对于未来的船舶智能维护系统开发提供了理论支持和技术参考。
