based on neural network control tanker navigation, learning neural network contr...

资 源 简 介

based on neural network control tanker navigation, learning neural network contr...

详 情 说 明

RBF神经网络在油船导航控制中的应用为智能船舶领域提供了创新解决方案。这种控制方法通过径向基函数网络强大的非线性逼近能力，能够有效处理船舶运动中的复杂动力学特性。

系统采用三层神经网络结构，输入层接收船舶位置、航向角等导航参数，隐含层通过高斯核函数进行非线性变换，输出层则生成舵角或推力指令。相比传统PID控制，RBF网络具备自适应学习能力，可在线调整权重参数以适应不同海况。

关键技术亮点包括船舶运动数学模型的建立、网络参数的在线学习算法设计以及控制系统的稳定性证明。实际应用中需要特别考虑海上环境的干扰因素，如风浪流的影响，这对神经网络的鲁棒性提出了更高要求。

该方案对研究智能控制算法的工程师具有重要参考价值，特别是在处理非线性系统控制问题时，展示了神经网络在复杂环境下的优越性能。未来发展方向可结合深度学习技术进一步提升系统的环境感知和决策能力。