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题名基于GRU神经网络的耙吸挖泥船艏吹产量预测
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作者
章亮
俞孟蕻
袁伟
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机构
江苏科技大学电子信息学院
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出处
《计算机与数字工程》
2023年第10期2470-2473,共4页
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文摘
由于耙吸挖泥船艏吹疏浚作业的过程复杂,以往国内外学者大多从利用耙吸挖泥船的关键设备的工作特性进行研究并建立相关模型,但从原理上建立耙吸挖泥船控制系统这样一个多参数非线性的输入时输出模型是不准而且不能满足实际控制系统的需要。文中采用数据驱动的方法解决耙吸挖泥船艏吹控制过程中控制变量与顺时产量之间的黑盒问题,通过大量的数据为基础,训练GRU神经网络,,使预测值和真实值更加接近。实验结果表明,GRU神经网络的预测效果要优于RNN神经网络,Nadam算法的优化效果好于Adam算法,可以有效地预测艏吹泥泵出口处产量,给施工提供有效的参考。
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关键词
艏吹
产量预测
门控循环单元
nadam优化算法
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Keywords
bow-blowing
prediction of production
GRU
nadam optimization algorithm
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分类号
U615.351.2
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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