| 基于混沌理论与RBF神经网络的船舶运动极短期预报研究 |
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| 引用本文： | 顾民,刘长德,张进丰.基于混沌理论与RBF神经网络的船舶运动极短期预报研究[J].船舶力学,2013(10). |
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| 作者姓名： | 顾民 刘长德 张进丰 |
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| 作者单位： | 中国船舶科学研究中心,江苏 无锡,214082;中国船舶科学研究中心,江苏 无锡,214082;中国船舶科学研究中心,江苏 无锡,214082 |
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| 摘 要： | 文章基于混沌动力系统相空间重构理论，利用关联维数法和最大Lyapunov指数法，对船舶运动时间序列的混沌特性进行了判定。并利用RBF神经网络较强的非线性映射功能，结合相空间重构理论建立了船舶运动极短期直接多步预报模型。实例预报结果表明，所建立的预报模型应用于船舶运动极短期预报取得了令人满意的预报精度，预报时间可达10 s。
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| 关 键 词： | 相空间重构 混沌 RBF神经网络 船舶运动极短期预报 |
Extreme short-term prediction of ship motion based on chaotic theory and RBF neural network |
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| GU Min
,
LIU Chang-de
,
ZHANG Jin-feng.Extreme short-term prediction of ship motion based on chaotic theory and RBF neural network[J].Journal of Ship Mechanics,2013(10). |
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| Authors: | GU Min LIU Chang-de ZHANG Jin-feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | phase space reconstruction chaotic RBF neural network extreme short-term prediction of ship motion |
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