本文關鍵詞：基于改進最小二乘算法的船舶操縱性參數辨識

  更多相關文章： 計算機應用 最小二乘法 參數辨識 迭代學習 船舶操縱性 響應模型

【摘要】：為了解決船舶操縱性參數辨識問題,考慮了船舶運動時域的非線性和非平穩(wěn)的特點,提出了一種快速收斂迭代學習最小二乘算法,提高了參數辨識速度和精度。首先建立了船舶操縱一階和二階非線性運動響應模型,并將其離散化;然后采用迭代學習思想,并引入P型學習率改進了遞推最小二乘算法進行參數辨識;同時分析了該算法的收斂性;最后進行了相關實驗。實驗結果證明了該算法的可行性和有效性。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學船舶工程學院;
【關鍵詞】： 計算機應用 最小二乘法 參數辨識 迭代學習 船舶操縱性 響應模型
【基金】：國家自然科學基金項目(51309069) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費項目(HEUCF150106)
【分類號】：U661.33
【正文快照】： 0引言船舶操縱性是船舶水動力性能研究的重點之一,關系到船舶航行的安全問題。經過近30年的發(fā)展,船舶操縱性研究越來越被人們所重視,出現以“船舶操縱性暫行標準”和“正式標準”為代表的重大成果。該標準是國際海事組織(Internationalmaritime organization,IMO)征詢了各成員

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 袁建國;袁艷濤;劉飛龍;;MEMS陀螺儀的一種新穎高精度標定算法研究[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2014年05期

2 王徐華;柏鵬;李明陽;王峰;劉衛(wèi)剛;;一種基于滑動最小二乘法的精確同步方法[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2013年05期

3 孫明軒;畢宏博;;學習辨識:最小二乘算法及其重復一致性[J];自動化學報;2012年05期

4 張心光;鄒早建;;基于支持向量回歸機的船舶操縱響應模型辨識[J];上海交通大學學報;2011年04期

5 魯鐵定;周世健;;總體最小二乘的迭代解法[J];武漢大學學報(信息科學版);2010年11期

6 羅偉林;李鐵山;鄒早建;;船舶操縱運動建模中的參數可辨識性問題[J];大連海事大學學報;2009年04期

7 李必文;;線性廣義系統的P型、PD型和PID型迭代學習控制[J];數學雜志;2008年06期

8 畢毅;郭峰;肖昌潤;高霄鵬;;某特殊船型的操縱性模型試驗研究[J];船舶工程;2008年02期

9 王金海;丁鋒;;CARMA模型離線最小二乘迭代辨識方法[J];科學技術與工程;2007年23期

10 董國祥,陸惠生,江希齡;船舶操縱運動仿真及其理論研究[J];上海交通大學學報;1996年10期

【共引文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 鄧才華;周擁軍;朱建軍;;基于Rayleigh商的不等精度二次曲線擬合的WTLS迭代解法[J];大地測量與地球動力學;2016年05期

2 高巖峰;徐軍輝;陳建春;;激光捷聯慣導系統射前自標定方法[J];壓電與聲光;2016年02期

3 汪洋;陳小軼;楊旭;;基于加權整體最小二乘的礦區(qū)平面坐標轉換方法[J];測繪工程;2016年01期

4 李思達;劉志平;;多維直線概括模型的總體最小二乘估計[J];測繪科學;2015年12期

5 池榮虎;劉宇;張瑞坤;;離散時間系統自適應迭代學習控制的研究進展[J];青島科技大學學報(自然科學版);2015年06期

6 劉s，

本文編號：816247