论文部分内容阅读
对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨.首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力,以此形成训练神经网络的数据集.其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练,讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力,并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较,最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构.