【摘 要】
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利用残值学习算法进行小波节点的选择,利用Akaike准则确定预测模型的结构,采用误差反传方法在线调整网络连接参数.通过建立的自适应神经网络模型有效辨识船舶操纵运动动态.船
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利用残值学习算法进行小波节点的选择,利用Akaike准则确定预测模型的结构,采用误差反传方法在线调整网络连接参数.通过建立的自适应神经网络模型有效辨识船舶操纵运动动态.船舶航向预报仿真结果显示,基于小波神经网络的船舶航向预测器可以较高精度预报船舶操纵运动过程中船舶航向的变化.
The residual node learning algorithm is used to select the wavelet nodes, the Akaike criterion is used to determine the structure of the prediction model, and the error feedback method is used to adjust the network connection parameters online.The adaptive neural network model is used to effectively identify the dynamics of ship maneuvering motion. The results show that the ship heading predictor based on wavelet neural network can predict the changes of ship heading during the maneuvering of ships with high accuracy.
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