中国水运（下半月）
中國水運（下半月）
중국수운（하반월）
CHINA WATER TRANSPORT
2014年
1期
64-67
,共4页
粒子群优化算法%BP神经网络%拟合%船舶设计
粒子群優化算法%BP神經網絡%擬閤%船舶設計
입자군우화산법%BP신경망락%의합%선박설계
针对船舶设计中需要的大型BP (Back Propagation)神经网络的特点,加入了改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO).该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上,因此能有效的搜寻高维空间,同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境.分别利用基于改进PSO的BP神经网络和标准的BP神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合,结果表明基于改进PSO方法的BP神经网络训练更加高效和稳定.
針對船舶設計中需要的大型BP (Back Propagation)神經網絡的特點,加入瞭改進的粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization,PSO).該改進方法將粒子群的初始粒子分佈在邊界麵上,因此能有效的搜尋高維空間,同時在速度公式等方麵進行一些改進使得它更適閤該環境.分彆利用基于改進PSO的BP神經網絡和標準的BP神經網絡對泰勒繫列船模試驗數據進行擬閤,結果錶明基于改進PSO方法的BP神經網絡訓練更加高效和穩定.
침대선박설계중수요적대형BP (Back Propagation)신경망락적특점,가입료개진적입자군우화산법(Particle Swarm Optimization,PSO).해개진방법장입자군적초시입자분포재변계면상,인차능유효적수심고유공간,동시재속도공식등방면진행일사개진사득타경괄합해배경.분별이용기우개진PSO적BP신경망락화표준적BP신경망락대태륵계렬선모시험수거진행의합,결과표명기우개진PSO방법적BP신경망락훈련경가고효화은정.
