考虑时滞影响的绞吸挖泥船产量预测

• 作者: 倪福生 杨金宝 陈秀静 魏长赟
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 疏浚 绞吸挖泥船 时间滞后 BP神经网络 产量预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 296-299
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 2353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.02.009

摘要

为了提高绞吸挖泥船产量的预测精度,提出带有时滞的BP神经网络预测模型.重点分析泥浆浓度与真空度之间的时间延迟和滞后问题,以绞刀电机电流、流速、真空度、横移速度作为BP神经网络模型的输入变量,以泥浆浓度作为输出变量,采用改进后的BP神经网络建立绞吸挖泥船产量预测模型.实验结果表明,该方法能够很好地预测绞吸挖泥船产量,可用于实际挖泥船产量的预测与评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪福生		95	453	10.0	17.0
5	魏长赟		10	14	2.0	3.0
9	杨金宝		3	6	1.0	2.0
13	陈秀静		1	0	0.0	0.0