| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·船舶运动预报研究现状 | 第10-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 周期图预报方法原理 | 第17-25页 |
| ·周期图预报方法的引入 | 第17页 |
| ·周期图预报方法理论概述 | 第17-20页 |
| ·周期图预报方法使用步骤 | 第20-21页 |
| ·周期图预报方法实例仿真与分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 改进周期图船舶运动预报方法 | 第25-57页 |
| ·数据交叠分段改进周期图法与仿真分析 | 第25-33页 |
| ·数据交叠分段改进周期图法原理 | 第25-26页 |
| ·数据交叠分段改进周期图法实例仿真 | 第26-33页 |
| ·加窗函数改进周期图法与仿真分析 | 第33-42页 |
| ·加窗函数改进周期图法原理 | 第33-34页 |
| ·加窗函数改进周期图法实例仿真 | 第34-42页 |
| ·数据交叠分段和加窗函数改进周期图法与仿真分析 | 第42-55页 |
| ·数据交叠分段和加窗函数改进周期图法原理 | 第42-43页 |
| ·数据交叠分段和加窗函数改进周期图法实例仿真 | 第43-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于改进的神经网络船舶运动预报方法 | 第57-76页 |
| ·BP 神经网络理论基础 | 第57-64页 |
| ·BP 神经网络的网络结构以及学习方式和学习规则 | 第58-60页 |
| ·BP 神经网络学习过程和使用步骤 | 第60-62页 |
| ·BP 神经网络的设计技巧和初始值的选取 | 第62-63页 |
| ·BP 神经网络的不足 | 第63-64页 |
| ·改进BP 神经网络船舶运动预报方法 | 第64-75页 |
| ·对船舶运动姿态数据做预处理 | 第64-65页 |
| ·船舶运动预报中BP 神经网络隐含层神经元数目的确定 | 第65-69页 |
| ·调整神经元上的传递函数改善船舶运动预报效果 | 第69-71页 |
| ·利用正则化改进BP 神经网络船舶运动预报方法 | 第71-73页 |
| ·引进动量因子改进BP 神经网络船舶运动预报方法 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |