發(fā)布時間：2017-10-24 12:08

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機(jī)和粒子群算法的船舶操縱運(yùn)動模型辨識

  更多相關(guān)文章： 船舶操縱 響應(yīng)模型 參數(shù)辨識 支持向量回歸機(jī) 粒子群算法

【摘要】：基于仿真的Z形試驗(yàn)數(shù)據(jù),應(yīng)用支持向量回歸機(jī)對船舶操縱運(yùn)動響應(yīng)模型進(jìn)行了機(jī)理建模,從核函數(shù)結(jié)構(gòu)中得到了模型中的操縱性指數(shù),并利用建立的響應(yīng)模型進(jìn)行了Z形試驗(yàn)的運(yùn)動預(yù)報,同時引入粒子群算法對懲罰因子C值進(jìn)行尋優(yōu),以減少懲罰因子C值選擇的任意性對船舶操縱運(yùn)動模型辨識精度產(chǎn)生的不利影響。通過將運(yùn)動預(yù)報結(jié)果同仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,驗(yàn)證了文中方法的有效性。
【作者單位】： 上海工程技術(shù)大學(xué)汽車工程學(xué)院;上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院;上海交通大學(xué)海洋工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 船舶操縱 響應(yīng)模型 參數(shù)辨識 支持向量回歸機(jī) 粒子群算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51609132) 上海高校青年教師培養(yǎng)資助計劃(ZZGCD15044) 校啟動基金(2015-66)
【分類號】：U661.33
【正文快照】： 0引言應(yīng)用船舶操縱運(yùn)動數(shù)學(xué)模型加計算機(jī)模擬的方法進(jìn)行船舶操縱性預(yù)報的關(guān)鍵是精確確定數(shù)學(xué)模型中的水動力導(dǎo)數(shù)和操縱性指數(shù)。目前采用的船舶操縱運(yùn)動數(shù)學(xué)模型主要包括兩類:一類是水動力模型[1-2];另一類是響應(yīng)模型[3]。目前,基于自航模試驗(yàn)或?qū)嵈囼?yàn)的系統(tǒng)辨識方法是求取船

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

2 吳軍;李為吉;;改進(jìn)的粒子群算法及在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];陜西理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年04期

3 段海濤;劉永忠;馮霄;;水系統(tǒng)優(yōu)化的粒子群算法分析[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年02期

4 王偉;;混合粒子群算法及其優(yōu)化效率評價[J];中國水運(yùn)(學(xué)術(shù)版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孫建勛;李榮;馬玉林;;機(jī)電產(chǎn)品管路自動敷設(shè)的粒子群算法[J];機(jī)械工程學(xué)報;2007年11期

6 蔣榮華;王厚軍;龍兵;;基于離散粒子群算法的測試選擇[J];電子測量與儀器學(xué)報;2008年02期

7 周苗;陳義保;劉加光;;一種新的協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年05期

8 姚峰;楊衛(wèi)東;張明;;改進(jìn)粒子群算法及其在熱連軋負(fù)荷分配中的應(yīng)用[J];北京科技大學(xué)學(xué)報;2009年08期

9 張大興;賈建援;張愛梅;郭永獻(xiàn);;基于粒子群算法的三軸跟瞄裝置跟蹤策略研究[J];儀器儀表學(xué)報;2009年09期

10 王麗萍;江波;邱飛岳;;基于決策偏好的多目標(biāo)粒子群算法及其應(yīng)用[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng);2010年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進(jìn)制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國天線年會論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國平;;基于粒子群算法的時滯動力學(xué)系統(tǒng)的時滯辨識[A];第十二屆全國非線性振動暨第九屆全國非線性動力學(xué)和運(yùn)動穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會議膨脹節(jié)設(shè)計、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進(jìn)粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國;;粒子群算法在支持向量機(jī)參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進(jìn)粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國水力發(fā)電工程學(xué)會大壩安全監(jiān)測專委會年會暨學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國;;單個粒子收斂中心隨機(jī)攝動的粒子群算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

9 馬向陽;陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對策[A];第十二屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題[A];第二十一屆中國（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

2 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

3 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

4 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

5 胡成玉;面向動態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

7 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

8 劉宏達(dá);粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

9 楊輕云;約束滿足問題與調(diào)度問題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學(xué);2006年

10 馮琳;改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的研究及其在電弧爐供電曲線優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長安大學(xué);2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂果合成過程建模研究[D];鄭州大學(xué);2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型問題[D];山東大學(xué);2015年

9 陳百霞;考慮風(fēng)電場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動態(tài)粒子群算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

，

本文編號：1088673