ニューラルネットワークモデルによる小型漁船の船体横揺れ運動の予測について  [in Japanese] A Study of the Forecasting for the Rolling Motion of a Small Fishing Vessel Using a Neural Network Model  [in Japanese]

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Abstract

小型漁船は、船長に比べ船幅が広く、平坦な船底勾配、ハードチャインや張り出し甲板等形状的特徴を有し、波浪中の横揺れ運動において非線形性が強い応答をすることが良く知られている。最近、非線形性の強い船体の横揺れ運動の解析にニューラルネットワークモデルを用いた報告がいくつかなされその有効性が指摘されているが、本報告では上記モデルを船体の横揺れ運動の中でも特に非線形性の強いとされる小型漁船の運動の解析へ適用し、その長期予測の有効性について検討する。具体的には、従来から利用されてきた自己回帰モデル(autoregressive (AR) model)を用いた代表的な線形予測法との間で予測精度を評価し、これらの比較を通して、非線形性の強い運動の解析に対するニューラルネットワークモデル利用の有効性を検討する。

It has been known that the dynamic response of rolling motions of small fishing vessels in the sea exhibitsnonlinearities, because of some characteristics caused by the shapes of their bodies. This paper considers amethodology for applying a Neural Network model to the structure of the above response, and the effectivenessof forecasting the above rolling motions using this model. Comparisons of perfomances of forecasting betweenthe method using a Neural Network model and a predictor of an autoregressive (AR) model suggested that itmight be more effective to use a Neural Network model than to use an AR model. It means that the method forforecasting using a Neural Network model might be more reasonable to forecast the above roll motions than alinear forecasting method.

Journal

  • Journal of Fisheries Engineering

    Journal of Fisheries Engineering 34(2), 155-161, 1997-12-12

    The Japanese Society of Fisheries Engineering

References:  3

Cited by:  5

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    10008274583
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10278554
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09167617
  • NDL Article ID
    4381853
  • NDL Source Classification
    ZR26(科学技術--農林水産--水産)
  • NDL Call No.
    Z18-1327
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  J-STAGE  JASI 
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