基于GA-BP模型的船舶靠泊操纵智能化评价

• 作者: 唐瑶 肖英杰 陈锦标
• 来源期刊: 中国航海
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水路运输 船舶靠泊 智能评价 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 航行安全
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: U675.921
• 字数: 3989字
• 语种: 中文

摘要

为实现船舶靠泊操纵的智能化评估,使评价结果更为客观、高效、公平,通过分析靠泊操纵过程,建立两级评价指标体系;利用航海模拟器靠泊操纵数据库,结合专家调查法和高斯拟合,得到各样本的主观评分,实现自动化评估.通过MATLAB编程,利用已有样本集,训练并测试改进的BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation,GA-BP)模型,最终实现智能化评估.实例分析结果表明:改进的BP网络的测试误差为0.006248 1,实际输出与期望输出的贴近性较好,证明利用已训练好的网络对靠泊操纵进行评估具有较高的便捷性、可靠性和客观性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖英杰	上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心	124	651	14.0	17.0
2	陈锦标	上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心	34	309	10.0	16.0
3	唐瑶	上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心	1	2	1.0	1.0