基于改进小波神经网络的集装箱船纵摇角度预测

【目的】针对集装箱船纵摇角预测问题，探索一种基于改进小波神经网络的算法，以提高其预测能力。[方法]在分析船舶俯仰角原始数据的基础上，引入傅立叶变换分析计算数据的周期性，确定神经网络拓扑结构，然后将神经网络输入层和隐层的连接权重集成到隐层的计算值中，对算法进行优化。[结果与结论]优化后的小波神经网络能够准确预测船舶纵摇角。均方误差（MSE）值为0.0676，平均绝对百分误差（MAPE）值为4.2412，比优化前分别高出25%和21%，具有较好的预测效果。