基于BP神经网络的港内系泊船舶运动量预测方法

作     者：耿宝磊 孙潍 范一帆 沈文君 GENG Bao-lei;SUN Wei;FAN Yi-fan;SHEN Wen-jun

作者机构：交通运输部天津水运工程科学研究所天津300456 浙江浙交检测技术有限公司浙江杭州310000 浙江海洋大学海洋工程装备学院浙江舟山316022 

基　　金：国家自然科学基金联合基金项目(U2106223) 温州鹿城区科技研究开发专项(G21011) 中央级科研院所基本科研业务费资助项目(TKS20210108) 

出 版 物：《中国港湾建设》 (China Harbour Engineering)

年 卷 期：2023年第43卷第6期

页      码：29-35页

摘      要：针对港内系泊船舶不同系泊状态,利用水动力分析软件和时域分析方法进行数值建模,以26.6万m^(3)LNG船为例,构建了该船舶六自由度运动量的数据库。研究进一步基于BP神经网络方法搭建了港内系泊船舶运动量预测模型,该模型设计中隐含层节点数为26,输入层神经元数量为12,输出层神经元数量为6,学习率为0.0001,将训练结果和基础数据库进行了对比验证,结果表明预测结果与训练样本库、检验样本库的对比结果符合良好。文中以模型检验样本库为依据,将预测模型结果与物理模型试验数据进行了对比,验证了该方法的适用性,为快速预报港内系泊船舶运动提供了新思路。

主 题 词：BP神经网络 船舶运动量 预测模型 训练样本库 

学科分类：08[工学] 0824[工学-林业工程类] 082401[082401] 

D　O　I：10.7640/zggwjs202306006

馆 藏 号：203122390...