首页|基于BP神经网络的航海模拟器航速设计

基于BP神经网络的航海模拟器航速设计

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
航行模拟器是现代航海教育与培训中的关键工具,风向、风速、流速与航速之间的关系对船舶操控和航行安全具有重要影响.本文基于BP(Back Propagation)神经网络模型,针对航海模拟器中的实际数据进行分析与预测,研究船速、风向、风速和流速等变量与船舶航速之间的复杂非线性关系.通过采集航行数据并构建BP神经网络模型,利用反向传播算法优化网络权重和偏置,以提升预测精度.试验结果表明,BP神经网络能够在不同风速条件下准确预测船舶航速,相较于传统基于流体力学的模型,具有更高的预测精度和泛化能力.该模型为船舶的航行决策、燃油优化以及船员操作提供了有力支持.

马成、邵国余、杨玉文、王建立、张宇骐

展开 >

渤海大学 航运学院,辽宁 锦州 121000

渤海大学 海洋研究院,辽宁 锦州 121000

BP神经网络 航行模拟器 航速预测

2025

10.19727/j.cnki.cbwzysc.2025.01.012

船舶物资与市场
中国船舶工业物资总公司　中国船舶工业综合技术经济研究院

船舶物资与市场

影响因子：0.007
ISSN：1006-6969
年,卷(期)：2025.33(1)