基于误差反传小波神经网络的船舶横摇时间序列预报  

Time Series Prediction of Ship Roll Based on Error Back Propagation Wavelet Neural Network

作　　者：李晖[1] 郭晨[2] 李晓方[3] 

机构地区：[1]大连海事大学自动化与电气工程学院,大连116026 [2]大连海事大学航海动态仿真实验室,大连116026 [3]大连电子学校计算机科,大连116023

出　　处：《系统仿真学报》2003年第11期1634-1636,1641,共4页Journal of System Simulation

摘　　要：结合小波分析和神经网络的特点,建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真,取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预报,亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。Combining wavelet analysis and neural network characteristics, the error back propagation wavelet neural network based structure and algorithm to ship roll time series prediction are given . The authors complete the simulation experiments using multiple-input/single-output (MISO) wavelet neural network prediction model and the results perform well. This method can also be used in ship pitch and heave time series prediction.

关 键 词：误差反传 小波神经网络 船舶横摇运动 时间序列预报 

分 类 号：U661.3[交通运输工程—船舶及航道工程] TP391.9[交通运输工程—船舶与海洋工程]