文档名：基于RBF神经网络的船舶操纵性预报
为实现在设计阶段就能够对船舶操纵性能进行评估,提出了基于RBF神经网络的船舶操纵性预报建模方法,该方法选取了影响船舶操纵性能的主要参数,以十几条油船的操纵性自航模试验结果为子样,建立了操纵性能预报的非线性回归模型,然后利用回归模型对某油船的回转试验进行预报,最后把预报结果和试验进行了对比分析,结果表明所建立的回归模型具有较高的预报精度,为船舶设计阶段进行操纵性能预报提供了可靠的技术手段.
作者：师超刘长德韩阳
作者单位：中国船舶科学研究中心,水动力学重点实验室,无锡,214082
母体文献：第十四届全国水动力学学术会议暨第二十八届全国水动力学研讨会论文集
会议名称：第十四届全国水动力学学术会议暨第二十八届全国水动力学研讨会
会议时间：2017年8月8日
会议地点：长春
主办单位：中国力学学会,中国造船工程学会
语种：chi
分类号：TP3U66
关键词：船舶操纵性 RBF神经网络 预报精度 回归模型
在线出版日期：2020年7月21日
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