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Underwater vehicle sonar self-noise prediction based on genetic algorithms and neural network

Journal of Marine Science and Application 2006年第2期5卷 36-41页

作者： WU Xiao-guang SHI Zhong-kun College of Traffic Science and Engineering Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China China Ship Development and Design Center Wuhan 430064 China

The factors that influence underwater vehicle sonar self-noise are analyzed, and genetic algorithms and a back propagation (BP) neural network are combined to predict underwater vehicle sonar self-noise. The experimental results demonstrate that underwater vehicle sonar self-noise can be predicted accurately by a GA-BP neural network that is based on actual underwater vehicle sonar data.

关键词： sonar self-noise back propagation (BP) neural network genetic algorithms

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Submarine sonar self-noise Forecast Based on BP Neural Network and Levenberg-Marquart Algorithm

Submarine Sonar Self-Noise Forecast Based on BP Neural Netwo...

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作者： WU Fang-liang, SHI Zhong-kun, MA Yun-yi ( College of Traffic Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China China Ship Development and Design center, Wuhan 430064, China.)

If L-M(Levenberg-Marquart) algorithm is combined with BP(Back-Propagation) neural network, the faster speed of convergence and higher learning accuracy of the BP neural network can be acquired when many parameters and a lot of samples are inputted. This paper combines L-M algorithm with BP neural network to forecast submarine sonar self-noise. All kinds of parameters affecting submarine sonar self-noise have been analyzed. Actual data are utilized to trail BP neural network, and then the trained BP neural network can be used to accurately forecast submarine sonar self-noise.

关键词： ship engineering sonar self-noise BP neural network L-M algorithm

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