【摘 要】
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传统的船舶载重获取方法多基于人工查表、经验计算和回归分析,这些方法操作麻烦,自动化水平较低,计算过程充斥着大量经验数值和统计公式,而一些统计公式和经验数值随着船型的
【基金项目】
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广西科技重大专项(桂科AA17204096),广西科技基地和人才专项(桂科AD16380076)
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传统的船舶载重获取方法多基于人工查表、经验计算和回归分析,这些方法操作麻烦,自动化水平较低,计算过程充斥着大量经验数值和统计公式,而一些统计公式和经验数值随着船型的变化已经过时,需要及时更新。目前,获取全球船舶动态载重是一项困难的工作。文中提出基于船舶自动识别系统和人工神经网络的船舶载重预测方法,该方法分析了船舶长度、宽度、吃水深度、船舶类型与船舶载重的数学关系,建立了Adam-Dropout优化的多层人工神经网络,确定了船舶载重预测的最佳输入组合;同时,还探究了该方法适用的船舶类型。实验结果表明,ANN
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