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J-GLOBAL ID：201502245271079941   整理番号：15A0440664

引船の軸出力を予測するための集合ニューラルネットワークの利用

Application of ensemble neural networks to prediction of towboat shaft power

著者 (2件)： RADONJIC Aleksandar (Univ. of Belgrade-Faculty of Transport and Traffic Engineering, Belgrade, Serbia) ,  VUKADINOVIC Katarina (Univ. of Belgrade-Faculty of Transport and Traffic Engineering, Belgrade, Serbia)
資料名： Journal of Marine Science and Technology  (Journal of Marine Science and Technology)
巻： 20  号： 1  ページ： 64-80  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： L3249A  ISSN： 0948-4280  CODEN： JMATF9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本文では,各種の人工ニューラルネットワークを用いて,引船の軸出力が予測された。本研究は,引船の乗組員による出力特性を十分に理解させるだけでなく,引船出力の予測での誤差を減少させる。集合ニューラルネットワーク(ENN)と2隠れ層を有す1個のニューラルネットワーク(ANN)が,引船出力を予測するために提案された。これらの2種のネットワークモデルは,モデルで計算された平均2乗誤差の平方根,平均絶対誤差及び相対誤差に基づいて比較された。提案されたANNとENNのトレーニングとテストのために使われるデータベースは,実船の速度-速力試験から得られた。試験は選択された引船とバージ船隊により実施された。本文の目的は,ENNは引船の軸出力予測に関して適用でき,シングルANNでの結果の精度を改善できることを示すことである。この数値例からの計算結果から,ENNの性能は,2隠れ層を有する1個のANNの性能より完全に優れている事が示された。本文は,引船軸出力予測するAICベースのENN法を紹介した最初の論文である。Copyright 2014 JASNAOE Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *引船 ,  *出力 ,  軸 ,  集合 ,  *ニューラルネットワーク ,  多層パーセプトロン ,  予測 ,  実船試験 ,  統計模型 ,  評価基準 ,  最小二乗法 ,  誤差解析

分類 (2件)： 船舶性能  (QJ02010Q) ,  その他の特殊船  (QJ05023V)

引用文献 (39件)：

• Abdel Nabya, MM, Lehetaa, HW, Banawana, AA, Elhewya, AH (2008) Investigation of various artificial neural networks techniques for the prediction of inland water units’ resistance. Ships Offshore Struct 3: pp. 247-254
• Akaike H (1973) Information theory as an extension of the maximum likelihood principle. In: Second international symposium on information theory, Budapest, Hungary, pp 267-281
• Authority for determination of seaworthiness, Ministry of Transport, Republic of Serbia (2012) Rules on the method of conducting trial trips and on navigation zones (in Serbian), Official Gazette of the Republic of Serbia, No 99/12, in Serbian language, internet adress: http://www.uprava-brodova.gov.rs/sr_lat/pdf/novosti/Pravilnik%20o%20probnoj%20voznji.pdf. Accessed 6 November 2013
• Bertram V, Mesbahi E (2006) SWATH ship design formulae based on artificial neural nets. In: 5th international conference on high performance marine vehicles, Australia, pp 8-10, November 2006
• Colic V (2006) Research of navigational, technical, energetic and propulsive characteristics of Danube towboats. Faculty of Transport and Traffic Engineering (in Serbian), University of Belgrade, Belgrade, p 350

タイトルに関連する用語 (5件)： 引船 ,  軸出力 ,  予測 ,  集合 ,  ニューラルネットワーク