VTS中船舶航行危险预测技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究课题的提出 | 第9-10页 |
| ·当前国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·我国VTS的现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| ·海上交通事故分析预测的研究现状 | 第11页 |
| ·神经网络技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容和研究方法 | 第12-13页 |
| ·论文的研究成果和结构 | 第13-14页 |
| 第2章 常用的船舶航行危险预测方法分析 | 第14-24页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·灰色预测法 | 第15-17页 |
| ·回归分析法 | 第17-19页 |
| ·指数平滑法 | 第19-22页 |
| ·一次指数平滑法 | 第19-20页 |
| ·二次指数平滑法 | 第20-21页 |
| ·三次指数平滑法 | 第21-22页 |
| ·各种预测方法的优缺点比较 | 第22-24页 |
| 第3章 基于神经网络的船舶航行危险预测模型设计 | 第24-53页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第24-28页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络的网络类型和拓扑结构 | 第27-28页 |
| ·误差反向传播(BP)网络 | 第28-39页 |
| ·BP网络的结构 | 第28-29页 |
| ·BP网络的标准算法 | 第29-34页 |
| ·BP算法的不足和改进 | 第34-39页 |
| ·影响船舶航行安全的因素分析 | 第39-46页 |
| ·人为因素 | 第39-40页 |
| ·船舶因素 | 第40-43页 |
| ·环境因素 | 第43-46页 |
| ·基于BP网络的预测模型分析和设计 | 第46-52页 |
| ·网络层数的确定 | 第46-47页 |
| ·各层神经元个数的确定 | 第47-48页 |
| ·激励函数的选取 | 第48-49页 |
| ·学习参数的选取 | 第49-50页 |
| ·样本数据的选取 | 第50-51页 |
| ·样本数据的归一化 | 第51页 |
| ·预测模型的评价指标 | 第51-52页 |
| ·神经网络的预测步骤 | 第52-53页 |
| 第4章 基于BP网络的船舶航行危险预测的仿真实现 | 第53-65页 |
| ·BP网络预测的实现方案 | 第53-59页 |
| ·原始数据的采集和处理 | 第53-57页 |
| ·BP网络的MATLAB实现 | 第57-59页 |
| ·BP网络的预测结果与评价 | 第59-65页 |
| ·隐含层神经元数的选取 | 第59-60页 |
| ·BP改进算法的应用 | 第60-63页 |
| ·网络的预测结果与分析 | 第63-65页 |
| 第5章 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 研究生履历 | 第73页 |
