基于神经网络的船舶阻力计算数值实验研究

摘要

3层以上的前向神经网络能以任意精度逼近任何非线性函数,采用误差反传算法,利用系列60船模原始试验数据作为训练和检验样本,应用输出与目标的线性回归、相关系数和相对误差,以及利用该神经网络绘制的曲线作为评价指标,通过大量的数值实验对最佳训练函数、性能函数、传递函数、隐层神经元数的选用进行了研究,建立了最佳的系列60船舶阻力计算3层和4层BP神经网络系统.