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基于支持向量机的船舶航向广义预测控制研究
引用本文:齐亮,俞孟蕻.基于支持向量机的船舶航向广义预测控制研究[J].中国航海,2007(3):54-56.
作者姓名:齐亮  俞孟蕻
作者单位:江苏科技大学,江苏,镇江,212003
摘    要:船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,采用基于结构风险最小化原则的神经网络———支持向量机(SVM),充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对船舶模型进行有效辨识,以此作为广义预测控制(GPC)算法中的预测模型,并加以相应的GPC算法达到保持航向的目的。仿真结果表明:SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于SVM的GPC算法在航向保持方面具有很好的控制性能。

关 键 词:船舶、舰船工程  支持向量机  结构风险最小化  广义预测控制  船舶航向
文章编号:1000-4653(2007)03-0054-03
收稿时间:2007-05-02
修稿时间:2007年5月2日

Research on Generalized Predictive Control of Ship Course based on Support Vector Machine
Qi Liang,Yu Meng-hong.Research on Generalized Predictive Control of Ship Course based on Support Vector Machine[J].Navigation of China,2007(3):54-56.
Authors:Qi Liang  Yu Meng-hong
Institution:Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China
Abstract:
Keywords:Ship  Naval engineering  Support vector vector machine  Structural risk minimization  Generalized predictive control  Ship course
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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