| 基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识 |
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| 引用本文： | 张心光,邹早建,王岩松.基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识[J].船舶力学,2016,20(11):1427-1432. |
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| 作者姓名： | 张心光 邹早建 王岩松 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学 汽车工程学院,上海,201620;上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240;上海交通大学 海洋工程国家重点实验室，上海 200240 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51609132)；上海高校青年教师培养资助计划(ZZGCD15044)；校启动基金(2015-66) |
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| 摘 要： | 基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。
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| 关 键 词： | 船舶操纵 响应模型 参数辨识 支持向量回归机 粒子群算法 |
Identification of models of ship manoeuvring motion using Support Vector Regression and Particle Swarm Optimization |
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| ZHANG Xin-guang,ZOU Zao-jian,WANG Yan-song.Identification of models of ship manoeuvring motion using Support Vector Regression and Particle Swarm Optimization[J].Journal of Ship Mechanics,2016,20(11):1427-1432. |
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| Authors: | ZHANG Xin-guang ZOU Zao-jian WANG Yan-song |
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| Abstract: | By analyzing the simulated zig-zag test data, Support Vector Regression is applied to conduct mech-anism modeling of response models of ship manoeuvring motion. The parameters of response models of ship manoeuvring motion are obtained from the structure of kernel function. The established response models are used to predict zig-zag manoeuvres. To reduce the negative effects produced by choosing randomly the penal-ty factor C, Particle Swarm Optimization is used to optimize the penalty factor C. The prediction results are compared with the simulated test data to verify the effectiveness of the proposed method. |
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| Keywords: | ship manoeuvring response model parameter identification Support Vector Regression Particle Swarm Optimization |
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