Abstrakt
The paper is dedicated to a new method of ship’s resistance prediction using Artificial Neural Network (ANN). In the initial stage selected ships parameters are prepared to be used as a training and validation sets. Next step is to verify several network structures and to determine parameters with the highest influence on the result resistance. Finally, other parameters expected to impact the resistance are proposed. The research utilizes parameters of 7 already built off-shore vessels, with model parameters available as a result of tests conducted on European towing tanks. Thus, the reference is used to assess ship resistance prediction with the artificial neural network approach.
Cytowania
-
1 1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
1 7
Scopus
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
- Copyright (2015 IEEE)
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Tytuł wydania:
- SPA 2015 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications strony 168 - 173
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2015
- Opis bibliograficzny:
- Grabowska K., Szczuko P..: Ship Resistance Prediction with Artificial Neural Networks, W: SPA 2015 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications, 2015, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/spa.2015.7365154
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 134 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Global Surrogate Modeling by Neural Network-Based Model Uncertainty
- L. Leifsson,
- J. Nagawkar,
- L. Barnet
- + 3 autorów