果蝇算法在基于LSSVM智能水下机器人操纵运动模型辨识中的应用 |
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引用本文: | 孙玉山.果蝇算法在基于LSSVM智能水下机器人操纵运动模型辨识中的应用[J].船舶工程,2017,39(2):94-98. |
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作者姓名: | 孙玉山 |
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作者单位: | 哈尔滨工程大学 |
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基金项目: | 中国博士后科学基金资助项目(2012T50331);国家“863”计划资助项目(2011AA09A106)。 |
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摘 要: | 基于水下机器人的Z型仿真试验,应用支持向量机对水下机器人的操纵运动模型进行辨识,从核函数结构中得到水动力系数,并建立水下机器人的预报模型,引入果蝇算法对惩罚因子C进行寻优,以减少基于经验而选择的参数对辨识精度产生的影响。通过预报与仿真比较,验证了该方法的有效性。
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关 键 词: | 智能水下机器人 辨识 支持向量机 果蝇算法 |
收稿时间: | 2016/11/21 0:00:00 |
修稿时间: | 2017/3/6 0:00:00 |
Application of Fruit Fly Optimization Algorithm in Model Identification of Maneuverability Motion of Underwater Vehicle using LSSVM |
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Abstract: | Support vector machine is applied to identify the maneuverability motion model of underwater vehicle based on the zig-zag simulation test.Hydrodynamic parameters are obtained from the structure of kernel function.Forecasting model of underwater vehicle is established.In order to reduce the effect of choosing penalty factor C randomly,Fruit Fly Optimization Algorithm is used to optimize the penalty factor.Comparing the prediction results and simulation data verify the effectiveness of the method. |
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Keywords: | Intelligent Autonomous Underwater Vehicle Identification Support Vector Machine (SVM) Fruit Fly Optimization Algorithm |
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