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大数据下开敞式码头系泊船舶运动响应预测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 系泊船舶运动响应研究现状第10-12页
        1.2.2 预测方法研究现状第12-14页
    1.3 本文工作第14页
    本章小结第14-15页
第二章 开敞式码头船舶运动响应预测分析及预处理第15-30页
    2.1 开敞式码头船舶运动响应需求分析第15-16页
    2.2 系泊船舶运动量的影响因素分析第16-20页
        2.2.1 波浪对船舶运动量的影响第17-19页
        2.2.2 风力对船舶运动量的影响第19-20页
        2.2.3 载重对船舶运动量的影响第20页
    2.3 预测相关变量的确定及数据预处理第20-28页
        2.3.1 预测相关变量确定第23-24页
        2.3.2 数据预处理第24-28页
    本章小结第28-30页
第三章 基于人工神经网络的预测第30-51页
    3.1 人工神经网络介绍及其原理第30-38页
        3.1.1 人工神经网络的特点和应用第30-31页
        3.1.2 人工神经元模型第31-35页
        3.1.3 人工神经网络的拓扑结构第35-36页
        3.1.4 人工神经网络的学习方法第36-38页
    3.2 BP神经网络的构建第38-43页
        3.2.1 BP神经网络的拓扑结构构建第38-39页
        3.2.2 BP神经网络的学习方法构建第39-41页
        3.2.3 BP神经网络的改进策略第41-43页
    3.3 仿真实验第43-50页
        3.3.1 基于BP神经网络的预测第43-44页
        3.3.2 基于改进BP神经网络的预测第44-50页
    本章小结第50-51页
第四章 基于大数据平台Hadoop的预测第51-67页
    4.1 大数据的概念和发展背景第51-53页
        4.1.1 大数据的发展背景第51-52页
        4.1.2 大数据的概念第52-53页
    4.2 Hadoop框架介绍第53-61页
        4.2.1 Hadoop的起源第53-54页
        4.2.2 Hadoop构件——HDFS第54-58页
        4.2.3 Hadoop构件——MapReduce第58-61页
    4.3 Hadoop平台构建第61-64页
    4.4 基于Hadoop下BP神经网络的预测第64-65页
    4.5 仿真实验第65-66页
    本章小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-71页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第71-72页
致谢第72页

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