在實際工程應(yīng)用中存在著大量的非線性系統(tǒng),因此研究非線性系統(tǒng)的建模預(yù)報方法具有十分重要的意義。非線性系統(tǒng)的Volterra級數(shù)核是系統(tǒng)的本質(zhì)特征,在基于混沌時間序列的非線性函數(shù)變換的自適應(yīng)濾波預(yù)報方法中,Volterra級數(shù)能夠描述具有響應(yīng)和記憶功能的非線性行為,已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。所以,本文重點研究Volterra級數(shù)核的辨識方法,并將其應(yīng)用于構(gòu)建船舶運動混沌時間序列的非線性預(yù)測模型,從而實現(xiàn)船舶運動預(yù)報。主要研究內(nèi)容如下： 1.根據(jù)時間序列混沌特征分析和混沌時間序列的相空間重構(gòu)理論,對船舶運動序列的混沌特性進行分析研究,證明了船舶橫搖運動時間序列具有混沌特性。同時系統(tǒng)分析研究了Volterra級數(shù)自適應(yīng)預(yù)報模型,為混沌時間序列的船舶運動預(yù)報研究奠定了理論基礎(chǔ)。 2.深入分析了LMS算法的理論和LMS的相關(guān)算法,對LMS相關(guān)算法辨識Volterra級數(shù)核的估計算法進行了深入研究,提出NLMS和VSS-LMS辨識Volterra級數(shù)核的估計算法,通過對船舶運動的多步預(yù)報,表明VSS-LMS比NLMS的預(yù)報精度相對較高,驗證了方法的實用性和良好效果。 3.系統(tǒng)介紹了ANN的模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分析研究了Volterra級數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理關(guān)系,提出利用單輸出三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識Volterra級數(shù)核的估計算法,實現(xiàn)了對船舶運動的多步預(yù)報,證明該方法在預(yù)報精度上優(yōu)于LMS相關(guān)算法辨識Volterra級數(shù)核的估計算法。 4.將GA全局搜索最優(yōu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型局部尋優(yōu)結(jié)合起來,解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中陷入局部極小值的問題,提出GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行單輸出三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識Volterra級數(shù)核的估計算法,GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值,在此基礎(chǔ)上進行Taylor級數(shù)分解,從而得到Volterra級數(shù)各階核,實現(xiàn)對船舶運動多步預(yù)報。 5.在Kalman辨識Volterra級數(shù)核的船舶運動預(yù)報方法部分,分析了Kalman濾波原理及狀態(tài)估計,在此基礎(chǔ)上重點研究了Kalman辨識Volterra級數(shù)核的估計算法,提出Kalman辨識Volterra級數(shù)核的船舶運動預(yù)報方法,實現(xiàn)對船舶運動的多步預(yù)報。 本文提出的自適應(yīng)算法辨識Volterra級數(shù)核的方法,通過對船舶運動預(yù)報的建模仿真,在理論驗證了它們是可行的和有效的,為實時在線預(yù)報提供了理論依據(jù)。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：N945.14

【參考文獻】

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本文編號：2813828