基于回声状态网络的船舶横摇运动预报

• 作者: 徐亮 李占英 梅彦平 王科俊
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 船舶横摇运动 对角递归神经网络 回声状态网络 时间序列预测 非线性
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 船舶与土木工程
• 页码范围: 99-102
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对普通的递归神经网络训练过程较复杂,而且存在记忆渐消等问题,提出一种基于回声状态网络的船舶横摇运动预报方法.该网络将隐层设计成一个巨大的动态记忆库,具有记忆功能,隐层中的神经元在学习过程中不进行权值调整,而通过线性回归的方式训练网络,使网络记忆功能加强,学习速度加快.运用该网络对某型船舶在海浪遭遇角为90°海况下的横摇运动进行预报.结果表明:回声状态网络训练简单,加速了网络的训练速度,有更好的记忆性能,以预报60步为例,回声状态网络和对角递归神经网络预报的均方根误差分别为0.003 9和0.024 9,提高了近8倍,在相同的预报精度下,回声状态网络的预报时长明显增长,验证了该方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王科俊	哈尔滨工程大学自动化学院	188	3114	29.0	47.0
2	梅彦平	大连理工大学城市学院电子与自动化学院	14	71	5.0	8.0
3	徐亮		6	17	3.0	4.0
4	李占英	大连理工大学城市学院电子与自动化学院	6	44	4.0	6.0