《表2 网络结构：基于机器学习的脉动源格林函数预报初探》

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《基于机器学习的脉动源格林函数预报初探》

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由于格林函数对任何频率通用，应用时只需生成关于无因次水平距离X和水深Y的统一数据库。考虑船长、船宽和吃水，结合性能评估的无因次频率范围发现，X不小于20，Y不小于8时即可基本满足浮体的性能评估要求。首先探究数据库采样的密度，X范围为0～20，Y范围为0～8，分别设置采样密度为0.05×0.01、0.05×0.05和0.10×0.10的数据为训练集，采样密度为0.01×0.01的数据作为验证集，进行精度分析。全局训练设置两个隐层，各128个隐层节点，不加正则化和随机失活。模型参数设置如表2所示。