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采用小波神经网络实现船舶导航雷达跟踪的航迹相关外推,本算法采和神经网络的并行处理方式,结合小波分解理论中局部Lipschitz指数信息,实现雷达的高精度在线相关跟踪滤波,仿真结果表明,该算法的计算量不随目标运动模型复杂性增加而增加,并且具朋在线处理精度高、实时检测误跟踪准确等特点。 相似文献
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《船舶力学》2020,(6)
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。 相似文献
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为了提高船舶运动极短期预报精度及预报时间长度,本文采用小波多分辨率分析方法,将含有噪声的船舶运动信号进行了多尺度小波变换,通过采用阈值函数法对各尺度下细节信号的小波系数进行处理,对小波分解层数、小波基函数、阈值处理方法进行了深入研究,并通过模型试验数据对滤波效果进行了验证分析,实现了船舶运动信号的小波滤波.进一步针对船舶运动的非线性特性,基于深度神经网络的非线性映射能力,建立了基于LSTM网络的多步直接映射船舶运动极短期预报模型,并采用滤波后的船舶运动数据进行了不同工况下的预报分析.结果表明,不同时间长度的预报与试验结果幅值和相位吻合较好,验证了所建立的极短期预报模型的可行性. 相似文献
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基于投影寻踪学习的大型船舶运动极短期预报 总被引:2,自引:0,他引:2
本文结合投影和神经网络的优点,建立了应用于大型船舶运动的极短期预报我多维投影寻踪学习网络(PPLN)结构及算法,并将该算法所取得的预报结果与年历顺归预报法和周期图预报法的结果进行了比较,预报结果说明了该算法的可行性。 相似文献
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针对潜艇操纵性优化设计中水动力系数预报问题,在潜艇水动力预报中引入艇体肥瘦指数概念,确定了潜艇艇体几何描述的五参数模型。提出采用小波神经网络方法预报潜艇水动力,确定了神经网络的结构,利用均匀试验设计方法,设计了神经网络的学习样本。在验证CFD预报艇体水动力有效的基础上,完成了样本水动力系数的CFD计算;通过对样本进行学习,完成了潜艇艇体操纵性水动力系数小波神经网络预报。研究结果表明,只要确定适当的输入参数,选择适当的学习样本和网络结构,利用小波神经网络方法对潜艇水动力进行预报可以达到较高的精度。 相似文献
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