Adaptive Predictive Inverse Control of Offshore Jacket Platform Based on Rough Neural Network

The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform.     

太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法

本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度.     

基于遗传—神经网络方法的广西台风灾害评估模型研究

选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型.结果表明:选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样...     

基于纹理分析和人工神经网络的SAR图像中海面溢油识别方法

基于纹理分析和人工神经网络建立了用于区别SAR图像中溢油现象和疑似溢油现象的模型.引入图像处理中的纹理分析作为识别溢油现象的特征参量,并利用方差分析对计算的31个特征参量进行筛选作为神经网络的输入.结果表明,模型能够较好的识别溢油现象,测试样本集的总体精度为0.83;纹理特征作为特征参量以及基于方差分析的特征参量筛选提高了溢油现象的识别精度.     

海洋平台结构损伤识别与定位新方法及试验验证

基于小波变换的时频局域化特性和BP神经网络的非线性映射特性,结合两者优点提出了基于小波包分析和神经网络方法的海洋平台三步法损伤定位方法。对海洋平台结构加速度响应信号进行小波包分析,提取小波包特征向量,将小波包结点能量变化量指标作为BP网络的输入向量,逐步确定损伤位置。设计一典型导管架式海洋平台试验模型,分别进行岸上脉冲激励及水池中波浪激励下平台结构损伤识别与定位模型试验,对该方法的可行性和适用性进行了验证。     

基于神经-模糊方法的单料烟感官质量评价专家系统

作者通过对单料烟评吸的结果与理化测定的指标参数进行分析 ,结合专家经验并采用神经 -模糊方法 ,提出一种基于单料烟的理化指标对各感官参数进行分类、分级 ,建造单料烟感官质量评价专家系统的方法。实验表明 ,该系统具有学习与知识提取能力 ,在卷烟产品质量管理新产品开发中具有指导意义     

基于深度学习的赤潮发生预报方法研究

赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响。一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战性。针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,重点采用基于深度学习的LSTM与CNN融合方法,挖掘环境因子的时序依赖,发现序列数据的局部特征,对赤潮发生进行预报。在厦门一号和厦门二号数据集中,本方法在预报未来12 h内的赤潮情况时,RMSE、MAE误差分别达到0.521 8、0.504 3。通过协同对比模型进一步确定赤潮发生的预报概率,在两个数据集上的最终预报准确率分别为67.58%和63.49%。本研究为赤潮的分析预报提供了探索经验,证明了将深度学习方法应用于赤潮预报的可行性。     

基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂.基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法.算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测.为了比较和说...     

盐田水体遥感分类方法研究

以连云港台北盐场为研究区，介绍了监督分类法和神经网络分类法及其在盐田水体遥感分类中的具体应用。研究结果表明，用神经网络分类法进行遥感影像自动分类，其分类精度高，显示了其在遥感领域较为广阔的应用前景。     

基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法

介绍了一种基于人工神经网络的二类水体海域的三要素浓度反演方法。根据2003年春季黄东海试验中获得的高质量现场数据,建立了由现场测量遥感反射率分别反演三要素浓度的神经网络模型。反演的平均相对误差分别叶绿素32．5％,黄色物质8．9％,总悬浮物24．2％。同时分析了神经网络模型在水色反演模式应用中的稳定性。