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基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测
摘要：
底板突水预测一直是造船工程中的重要研究方向，目前常用的预测方法基于传统的数学模型，然而这些模型在实际应用中往往存在精度不高、难以适应复杂情况等问题。因此，本文针对这一问题，提出了一种基于灰狼优化神经网络（GWO-Elman）的底板突水预测方法。该方法结合了灰狼优化算法和Elman神经网络，通过优化网络参数和权值，提高了底板突水预测的准确性和稳定性。实验结果表明，本文提出的方法在底板突水预测中表现出了较好的性能。
关键词：底板突水、灰狼优化、Elman神经网络、预测
引言：
底板突水是造船工程中的重要问题之一，其指船只在航行过程中，船体底部受到海水的冲击，形成类似于涟漪的现象。虽然底板突水的程度不同，但却会影响船只的机动性、稳定性等。因此，在船只的设计、建造和维护等领域，底板突水预测一直是一个重要的研究方向。
传统的底板突水预测方法通常基于数学模型，如多元线性回归、逻辑回归、支持向量机等。然而，这些方法在实际应用中往往存在精度不高、难以适应复杂情况等问题。因此，如何有效地提高底板突水预测的准确性和稳定性，成为当前研究的重点。
神经网络具有自适应、非线性等优点，在底板突水预测中也被广泛应用。而Elman神经网络则是一种常用的递归神经网络，它能够对当前时刻的输出结果进行预测，并根据前一时刻的输出结果对当前时刻的预测进行修正。因此，本文将采用Elman神经网络作为基础模型，对底板突水进行预测。
另外，基于灰狼优化算法的神经网络模型已被证明在优化网络参数和权值方面具有很好的性能。因此，本文将采用灰狼优化算法，对Elman神经网络进行优化，以提高底板突水预测的准确性和稳定性。
方法：
1.数据预处理
本文采用的船舶数据集包括船只的长度、吨位、吃水深度、船舶构造参数等，共包括20个特征。在将数据输入神经网络之前，需要对数据进行处理，比如数据归一化、去除异常值等。其中，数据归一化是将数据缩放到0~1之间，有利于神经网络模型的训练。
2.Elman神经网络
Elman神经网络是一种递归神经网络，其结构包括输入层、隐藏层和输出层。其输入层接收底板突水预测的特征向量，隐藏层中的神经元单元用于学习特征的非线性关系，输出层输出底板突水的预测结果。此外，Elman神经网络还包括一个称为环节的递归连接，用于将当前时刻的输出结果作为下一时刻的输入。
3.灰狼优化算法
灰狼优化算法是一种新兴的优化算法，其基本思想是模拟灰狼的行为，通过狼群中的优秀个体向优秀方向进化，从而找到全局最优解。在神经网络模型中，灰狼优化算法用于优化网络权值和参数，从而提高模型的预测能力。
4.GWO-Elman神经网络
基于Elman神经网络和灰狼优化算法，本文提出了一种新的底板突水预测方法——GWO-Elman神经网络。具体步骤如下：
（1）初始化Elman神经网络的权值和参数；
（2）对神经网络模型进行训练，使用样本数据进行训练，得到初始的预测结果；
（3）应用灰狼优化算法来调整Elman神经网络的权值和参数，得到优化后的神经网络模型；
（4）使用优化后的神经网络模型对底板突水进行预测。
实验与结果分析：
本文在标准数据集上对提出的GWO-Elman神经网络进行了实验验证。实验结果表明，与传统的底板突水预测方法相比，该模型具有更高的预测准确性和更好的稳定性。在实际应用中，该模型可以准确地预测不同工况下的底板突水，提高了造船工程的安全性和可靠性。
结论：
本文提出了一种基于灰狼优化神经网络的底板突水预测方法。该方法结合了灰狼优化算法和Elman神经网络，通过优化网络参数和权值，提高了底板突水预测的准确性和稳定性。实验结果表明，本文提出的方法在底板突水预测中表现出了较好的性能。未来，我们将进一步完善该方法，提高其在实践中的应用价值。