基于混沌和二阶对角递归网络的船舶横摇的直接多步预测方法

在对船舶横摇预测研究的基础上, 提出一种基于混沌和在隐层具有2 个反馈权值的二阶对角递归神经网络 的直接多步预测模型; 给出了易于实现的动量梯度学习算法, 并对其收敛性进行了验证. 仿真结果表明, 直接多步预 测不依赖于单步预测的结果, 对比单步预测模型能快速、准确地预测船舶横摇运动时间序列, 具有更好的预测精度 及较长的预测时间.