基于PSO-Elmam神经网络对挖泥船装舱模型的建模

• 作者: 蔡磊
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 Elman神经网络 耙吸挖泥船 装舱模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 484-487,491
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.02.042

摘要

耙吸挖泥船在生产作业的过程中,受到多方面因素的影响.在耙吸挖泥船装舱的过程中,可以通过Elman神经网络对已知的进舱流量、进舱密度这两个状态输入值,船速、耙头对地角度、溢流桶高度这三个控制输入值与装舱体积、装舱质量这两个输出值进行数据训练.从而构建装舱模型,并用粒子群算法(PSO)加以优化.实验结果证明:经过PSO优化的Elman神经网络可以更精确地预估输出值,构建的预估模型更加优秀.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡磊	江苏科技大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0