本文關鍵詞：基于灰色模型粒子群優(yōu)化算法的自適應神經模糊推理系統(tǒng)模型的船舶橫搖運動預報分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了準確高效的預測船舶在波浪中的航行狀態(tài)以保證人員、貨物和船舶的安全,提出了一種基于灰色模型粒子群優(yōu)化算法的自適應神經模糊推理系統(tǒng)(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GPSO-ANFIS預測模型使用模糊C均值聚類算法對輸入樣本進行聚類分析,得到模糊規(guī)則數(shù)量并建立神經模糊推理系統(tǒng);再使用粒子群優(yōu)化算法對建立的預測系統(tǒng)進行優(yōu)化訓練,從而得到最優(yōu)的預測系統(tǒng)模型。其中灰色模型用于橫搖數(shù)據的預處理,以便削弱橫搖狀態(tài)中的非線性影響因素。最后通過實船"育鯤"輪的橫搖數(shù)據進行仿真實驗。實驗結果驗證了GPSO-ANFIS模型的實用性和可行性,具有較高的預測精度。并為船舶航行智能化提供了一種有價值的理論依據。
【作者單位】： 大連海事大學航海學院;
【關鍵詞】： 船舶橫搖運動 灰色模型 時間序列預測 粒子群優(yōu)化算法 自適應神經模糊推理系統(tǒng)
【基金】：國家自然科學基金項目(51279106,51009017,51379002) 中央高�；究蒲袠I(yè)務經費項目(3132016116,3132016314) 交通部應用基礎研究項目014329225010) 遼寧省教育廳一般項目(L2014214)資助
【分類號】：U661.32;TP18
【正文快照】： 51009017,51379002)、中央高�；究蒲袠I(yè)務經費項目(3132016116,3132016314)、交通部應用基礎研究項目(2014329225010)、遼寧省教育廳一般項目(L2014214)資助船舶的運動分[1]為六個自由度,包括橫、縱搖以及橫蕩和縱蕩等;其中的橫搖運動對船舶在海上航行的適航性和安全性影響

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1 甘泉;鄭均輝;;粒子群優(yōu)化算法在船型優(yōu)化設計中的應用仿真[J];計算機仿真;2013年07期

2 謝業(yè)海;林孝工;趙大威;徐樹生;;基于粒子群優(yōu)化算法的海浪方向譜估計[J];哈爾濱工程大學學報;2012年12期

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1 戴運桃;粒子群優(yōu)化算法研究及其在船舶運動參數(shù)辨識中的應用[D];哈爾濱工程大學;2010年

  本文關鍵詞：基于灰色模型粒子群優(yōu)化算法的自適應神經模糊推理系統(tǒng)模型的船舶橫搖運動預報分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：467603