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摘要
舰船在航行过程中受到自然因素、自身因素和水域因素影响易发生安全事故，造成严重程度不同的人员伤亡、直接经济损失和海洋环境污染损失。为保证舰船航行的安全性，采用极限学习机算法对安全性进行预测，借助极限学习机算法泛化性能好、学习速度快等优势，准确得出最优解，提高航行安全性影响因素识别的准确率。本文概述改进极限学习机算法与网络训练流程，提出改进极限学习机算法在舰船安全性预测中的预测流程与模型构建。仿真实验表明，本文提出的算法能够提高舰船安全性识别的准确性和时效性。
- 出版日期2022
- 单位南昌矿山机械研究所; 江西机电职业技术学院
