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[图文] BP神经网络预测技术在船舶与海洋工程中的应用研究

时间:2007-02-26 00:38来源:Internet 作者:admin 点击: 1525次

摘要:人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。本文结合船舶与海洋工程的一些实际问题,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。

 

关键词 人工神经网络,BP网络,数值预测,船舶与海洋工程

0 引言

 

人工神经网络[1]ANN-artificial neural networks)是属于人工智能(Artificial Intelligence)范畴的一种计算技术,它根据人们对生物神经网络的研究成果设计出来,具有良好的数学描述,可以方便的用计算机程序加以模拟。作为一种具有高度非线性映射能力的计算模型,它已被广泛应用于模式识别、自动控制等诸多领域。在数值预测[2][3][4][5][6]方面,它不需要预先确定样本数据的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行相当精确的预测。这项技术在船舶与海洋工程方面的应用[7][8],国内外已见发表。但笔者经研究发现,这些文献所采用的算法还有需要改进的地方,对于神经网络算法具体应用时的关键技术也没有作系统的阐述。本文的工作正是基于这样的背景,试图能起到抛砖引玉的作用,对国内外同行的研究有所帮助。

本文之所以采用BP算法主要是因为该算法目前应用最为广泛,成果相当显著,而且结构简单,易于实现,功能也较强。

 

1 BP神经网络及改进

 

BP神经网络[1]就是采用BPBack propagation)算法进行训练的网络,该网络具有一个输入层,一个输出层和至少一个隐藏(中间)层,研究结果表明,增加隐藏层的层数不一定能提高网络的精度和表达能力,一般情况下,选用一个隐藏层就足够了, 此时其结构如图1所示。BP算法是非循环多级网络的训练算法,其学习过程由正向传播和反向传播组成,输入值经过非线性变换从输入层经隐单元逐层处理,并传向输出层,每一层神经元的状态将影响到下一层神经元状态,如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播,通过修改各神经元权值,使误差信号最小。

2 BP预测算法的实现

 

2.1 预测算法思想 运用BP算法进行数值预测的思路可简单描述为:(1)收集一定规模的样本集,采用BP算法进行训练,使网络收敛到预定的精度;(2)将网络权值矩阵保存到一存储介质中,例如文本文件或者数据库;(3)对于待预测数据的输入部分,从存储介质中读出网络连接权值矩阵,然后通过BP神经网络的前向传播算法计算网络输出,经过处理即是预测出来的数值向量。

(责任编辑:泉水)
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