基于递归神经网络识别船舶在开放水域中的运动与性能分析

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摘 要:递归神经网络能够纯粹从输入输出测量中学习未知非线性系统的动力学。本文中,我们将递归神经网络表示为一个具有非线性扰动的线性时不变系统,通过引入约束参数,可以保证初始增益稳定性。我们应用这种识别方法来学习在开放水域中四自由度船舶的运动,结果表明,约束递归神经网络在测试集上的预测精度较低,但在非分布集上,在满足约束条件的同时取得了可比性的结果。(剩余4721字)

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