基于广义回归神经网络与遗传算法的玻璃钢渔船船型要素优化研究

• 作者: 刘飞 李纳 林焰 谌志新 陈明
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船型要素 船体阻力 广义回归神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 船舶原理、船舶设计与船舶结构
• 页码范围: 18-20,65
• 分类号: U662.2
• 字数: 3618字
• 语种: 中文

摘要

利用神经网络的非线性拟合能力,建立了基于广义回归神经网络的“船型要素-船体阻力”数学模型,提高了模型的拟合精度.同时结合遗传算法的非线性寻优能力,利用改进的遗传算法完成了船型要素的优化设计.优化结果可以作为玻璃钢渔船初步设计的技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谌志新	中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所	52	215	8.0	12.0
2	李纳	中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所	9	27	3.0	5.0