实船训练系统中柴油机转速的粒子群优化RBF神经网络预测.pdf

标题中的“实船训练系统中柴油机转速的粒子群优化RBF神经网络预测”指的是在实际船舶训练系统中，采用了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基函数（RBF）神经网络模型来预测柴油机的转速。这是一种结合了机器学习与优化算法的方法，用于提升柴油机转速预测的准确性和效率。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其主要特点是使用径向基函数作为隐层神经元的激活函数，能够有效地处理非线性问题。在网络中，径向基函数通常是高斯函数，用于确定网络的局部性和对输入数据的距离敏感性。RBF神经网络的结构简单，学习速度快，通常用于回归问题，如预测柴油机转速。 粒子群优化算法（PSO）是一种启发式全局优化算法，源于对鸟群觅食行为的研究。在算法中，每个粒子代表可能的解决方案，并在搜索空间中移动，通过调整其速度和位置，粒子群逐渐接近最优解。PSO算法的优点在于能够全局搜索，避免陷入局部最优，特别适合解决复杂的优化问题，如RBF神经网络的参数优化。 在这个研究中，首先将RBF神经网络的参数（如中心位置、基函数宽度和网络权重）编码为粒子群优化算法的粒子个体。接着，利用PSO算法的全局寻优能力来优化这些关键参数，从而提高RBF网络的预测性能。构建的柴油机转速预测模型能够在保证预测精度的同时，加快预测速度。 关键词中提到的“实船训练系统”是指在真实船舶上进行操作训练的平台，它模拟实际航行环境，提供给船员进行技能训练和设备操作的场所。“深度学习”虽然不是直接的标签，但与神经网络相关，可能意味着研究中涉及的RBF网络可以看作是浅层神经网络的一种，而深度学习通常指包含多层的复杂神经网络结构。 这项工作将优化算法（PSO）与RBF神经网络相结合，解决了柴油机转速预测这一实际问题，提升了预测模型的效率和准确性，对于舰船自动化系统的控制和管理具有重要意义。通过这种方式，可以更好地预测和控制柴油机的运行状态，有助于提高舰船的安全性和操作性能。