[1]李凯凯,许焕敏,周 丰.EKF神经网络算法在疏浚作业建模中的应用[J].机械与电子,2015,(06):23-25,29.
　LI Kaikai,XU Huanmin,ZHOU Feng.Application of EKF Neural Network Algorithm in a Dredging Dynamic Model[J].Machinery & Electronics,2015,(06):23-25,29.
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EKF神经网络算法在疏浚作业建模中的应用
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2015年06期
页码:
23-25,29
栏目:
设计与研究
出版日期:
2015-06-26

文章信息/Info

Title:
Application of EKF Neural Network Algorithm in a Dredging Dynamic Model
文章编号:
1001-2257(2015)06-0023-03
作者:
李凯凯; 许焕敏; 周 丰
(河海大学机电工程学院,江苏 常州 213022)
Author(s):
LI Kaikai; XU Huanmin; ZHOU Feng
(College of Mechanical and Electrical Engineering,Hohai University,Changzhou 213022,China)
关键词:
疏浚作业;  扩展卡尔曼神经网络;  能耗与产量;  模型
Keywords:
dredging;  extended Kalman filter neural network;  energy consumption and production;  model
分类号:
TP29
文献标志码:
A
摘要:
提出了基于EKF神经网络的疏浚作业过程动态演化建模方法。在神经网络建模过程中引入卡尔曼滤波思想,利用扩展卡尔曼滤波实时更新神经网络模型的权重,从而获得能有效跟踪挖泥船疏浚过程工况变化的模型。
Abstract:
This paper presents a dredging dynamic evolution modeling method based on an extended Kalman filter neural network algorithm.The concept of the Kalman filter is introduced in the process of neural network modeling.Using the extended Kalman filter real-time updating weights of the neural network model,effective models showing the variation of dredger dredging process conditions can be tracked.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2015-02-04
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(2014B10122)
作者简介:李凯凯(1988-),男,山西临汾人,硕士研究生,研究方向为疏浚工艺决策; 许焕敏(1974-),女,山东聊城人,讲师,博士,研究方向为疏浚工艺决策。
更新日期/Last Update: 2015-06-26