肖建兵
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：青岛远洋船员职业学院更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于FCM-ANFIS模型的船舶交通流预测被引量：2
- 2018年
- 提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。
- 惠子刚肖建兵
- 关键词：模糊C均值聚类自适应模糊推理系统
- 从几起海难事故探讨救生艇培训和日常保养被引量：2
- 2011年
- 近年来救生艇事故屡见不鲜,导致救生艇事故的主要原因包括船舶日常管理不够、思想松懈。日常保养维护不到位、救生演习走过场等。本文针对上述原因分别就加强船舶管理、救生艇日常维护保养、重视证书培训和船上培训提出具体措施,旨在提高船员救生艇操作的各项技能,减少操作中的失误,让救生艇真正起到救生的作用。
- 肖建兵惠子刚
- 关键词：救生艇
- 基于改进PSO-BP神经网络的船舶交通流预测分析被引量：3
- 2020年
- 为了进一步提高船舶交通流的预报精确度,文章建立了一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将BP神经网络模型与SAPSO算法相结合,进行船舶海上交通流分析预测。此外,文章采用灰色关联分析法GCA确定交通流预测模型的输入维数。SAPSO-BP预测模型运用自适应变异的PSO算法优化传统BP神经网络的模型参数,克服了传统BP神经网络的对模型的初始权值阈值敏感和易陷入局部最优的缺点,进而提高模型的预报精度。选用天津港口区域的船舶AIS实验数据,验证了预测模型的有效性。
- 肖建兵惠子刚
- 关键词：粒子群优化算法BP神经网络灰色关联分析
- 静水中半潜船操纵性能研究
- 2014年
- 文中在MMG建模思想基础之上,认真研究并借鉴了常速域下贵岛胜郎的计算模型和低速域下芳村康男的计算模型,并结合这两种数学模型建立了低速域、大漂角并兼顾小漂角的建立半潜船运动数学模型。
- 肖建兵惠子刚裴景涛
- 关键词：浅水低速半潜船数学模型
