BP神经网络在远洋船舶远程监控中的应用研究

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警.相应参数识别码第一时间到达岸上公司,岸上公司可以在最佳时间协助船舶对设备进行维修.BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型.模拟结论经验证表明,模拟结果与样本之间的误差小于5%,能够准确判断故障趋势并能预报警,改进了远洋船舶的远程故障监测系统.

BP神经网络对船舶远程监控系统的改进分析(英文)

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警。此时,相应参数识别码也能够第一时间到达岸上公司,岸上公司即能在最佳时间协助船舶对设备进行维修。BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型。分析表明,此种方法适用于远洋船舶的远程故障监测及船舶系统故障预测。

铁路集群移动通信系统码字的应用

根据集群移动通信空中接口信令 MPT1 3 2 7标准 ,结合铁路特殊应用——基于列车位置的呼叫 ,详细讨论了信令标准中系统识别码参数的规定 。