【摘 要】
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针对波浪中进行并靠作业的两船之间相对运动的非线性、非平稳性和混沌特性,提出一种基于混沌Elman神经网络的相对运动短时预报方法。该方法将混沌系统相空间重构得到的最小嵌
【机 构】
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华南理工大学,海军陆战学院,广州航海学院
【基金项目】
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教育部博士点基金项目(20090172110008)
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针对波浪中进行并靠作业的两船之间相对运动的非线性、非平稳性和混沌特性,提出一种基于混沌Elman神经网络的相对运动短时预报方法。该方法将混沌系统相空间重构得到的最小嵌入维数作为网络的输入节点数,并在网络权值调整的反向传播算法中加入混沌噪声以实现混沌反传。仿真研究表明,该方法不依赖于具体的船舶特性,能有效预报并靠两船的相对运动情况。
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