基于人工神经网络的极地船舶冰阻力预报方法

孙乾洋, 周利, 丁仕风, 刘仁伟, 丁一

An Artificial Neural Network-Based Method for Prediction of Ice Resistance of Polar Ships

SUN Qianyang, ZHOU Li, DING Shifeng, LIU Renwei, DING Yi

表5 RBF-GA的超参数值

Tab.5 Hyperparametric value of RBF-GA

名称 数值 激活函数 Sigmoid 初始化粒子数 100 最大迭代次数 100 种群规模 50 交叉概率 0.1 变异概率 0.2 个体长度 10 最佳个体适应度 0.7 学习率 0.01 损失函数 MSE