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基于GA优化BP神经网络辨识的Volterra级数核估计算法被引量：10: 2012年; 为取得更有效的船舶运动预报效果,提出了一种利用遗传算法(GA)优化单输出三层反向传播(BP)神经网络辨识Volterra级数核的算法。在船舶航行姿态时间序列的混沌特性识别基础上,分析了GA、BP神经网络和Volterra级数模型的特征。利用GA优化BP神经网络获得最优的初始权值和阈值,根据BP神经网络算法求得最终的最优权值和阈值。进行Taylor级数分解,得到Volterra级数各阶核,对船舶的横摇运动时间序列进行多步预报。仿真实验表明:所提方法预报精度高、时间长,具有有效性和适应性。; 门志国彭秀艳王兴梅胡忠辉孙双双; 关键词：反向传播神经网络船舶运动多步预报

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孙双双