粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析

汽轮是保证船舶正常航行的重要设备,对船舶汽轮工况进行分析具有重要意义,针对当前船舶汽轮工况分析方法误差大、效率低等不足,设计了基于粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析方法。首先对当前船舶汽轮工况研究现状进行分析,找到船舶汽轮工况分析误差大、效率低的因素,然后从船舶汽轮工作状态信号中提取工况分析特征,通过粗糙集算法对工况分析原始特征进行约简处理,减少工况分析特征数量,提高船舶汽轮工况分析效率,最后约简处理后船舶汽轮工况分析特征作为最小二乘支持向量机的输入向量,船舶汽轮工况状态作为最小二乘支持向量机的输出向量,构建船舶汽轮工况分析模型,并进行船舶汽轮工况实例分析。本文方法得到令人满意的船舶汽轮工况分析结果,提高了船舶汽轮工况分析精度,船舶汽轮工况分析速度得到了大幅提升,比其他船舶汽轮工况分析模型具有更高的实际价值。     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制

现有的舰船航向保持非线性控制在建模过程中最多只能包含3个自由度,导致舰船航向控制不精准。为此设计一种最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制方法。首先使用局部最小二乘支持向量机对航行中的舰船进行建模,能够描述出舰船实际航行中的6个自由度,并使用等式约束代替不等式约束,引入反馈校正环节,弥补缺陷,完成模型的构建。在控制算法的设计中,使用模型训练误差均平方值代替松弛变量,且训练过程只需要求解一个线性方程组,简化了运算,使用动态抗饱和补偿器得到最优参数,实现舰船航向保持的非线性控制。通过仿真实验结果表明,使用本文控制方法控制船只的航向角和舵角,控制精度更高,效果更好。     

AIS系统的最小二乘向量机数据修复算法研究

AIS是船舶安全系统中的一个重要子系统,能够为海上交通管理信息化提供必要的船舶静态与动态数据。但是AIS系统受多种因素的影响会产生大量的异常数据,误导船舶避碰决策,难以满足海事监管要求,所以必须对AIS系统中的异常数据进行修复,以保证AIS系统数据的完整性、连续性和可靠性。本文阐述了AIS系统的工作原理与异常数据的成因,基于最小二乘向量机算法构建起AIS系统异常数据修复模型,并对模型进行优化,建立PSO-LSSVM模型,提高了异常数据修复的准确性。     

基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响。对公路软基的观测数据进行分析和取样,输人样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型。研究表明．所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度．同时具有很好的泛化性能。     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

混沌海杂波背景下的基于对偶约束最小二乘支持向量机的信号检测技术

海杂波对雷达信号检测造成极大的干扰,如何从海杂波噪声中提取出目标信号是信号处理领域的难题。针对这一难题,本文以混沌理论为理论依据,分析海杂波的动力学特性,对海杂波进行相空间重构。结合对偶约束最小二乘支持向量机理论,建立信号检测模型,对混沌海杂波背景下的信号进行预测,并从预测误差中提取出目标信号。     

基于支持向量机的船舶交通流量预测模型

针对船舶交通流的随机性大,影响因素多,船舶交通流量预测的准确度不高等现象,基于支持向量机理论,结合长江苏通大桥断面的观测数据,建立支持向量机的预测模型进行短期的船舶流量预测.预测结果与实际流量比较一致,优于SPSS线性回归的预测效果.验证了支持向量机预测模型在船舶流量短期预测中的可行性.     

基于支持向量机回归建模的船舶磁场推算方法

磁性目标形体复杂,磁化不均匀,目前一般采用逆方法拟合测量数据,从而建立其磁模型。从支持向量机回归理论出发,通过实验室测量数据建立了基于支持向量机回归的船舶磁场模型,与实际测量值比较,利用该模型推算的船舶下方磁场值的均方根误差小于10%,满足工程应用要求,这对于未来支持向量机在船舶磁场推算中的应用有着重要意义。     

支持向量机在船舶电力推进系统故障诊断中的应用

针对人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解等不足,本文采用支持向量机技术建立船舶电力推进故障诊断系统。确定支持向量机的核函数和分类方法,结合训练样本,采用基于网格搜索的K重交叉验证法进行核函数的参数优化,从而得到支持向量机故障诊断模型。利用支持向量机工具箱函数,在MATLAB中进行故障诊断模型的仿真计算,结果表明基于支持向量机所建立的故障诊断模型有较强的诊断准确性和泛化推广能力,从而提高船舶的安全性。     

小波去噪在船舶操纵运动建模中的应用

通过向20°/20°Z形试验仿真数据中添加随机噪声,得到含噪声的试验数据;随后,应用最小二乘支持向量回归机(Least Square-Support Vector Regression,LS-SVR)对经过小波去噪的试验数据和含噪声的试验数据进行分析,辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的操纵性指数。将由去噪试验数据和含噪试验数据得到的20°/20°Z形试验预报结果同20°/20°Z形试验仿真数据进行对比,验证了小波去噪在对含噪声的Z形试验数据进行去噪处理的有效性。     

加权支持向量回归算法在船舶智能建模中的应用

在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,将高斯核参数加权与支持向量回归算法相结合,实现了一种"基于高斯核参数加权的支持向量回归算法".在该新算法中引入一种带权重因子的核函数,其中权重因子由输入向量来确定,同时将该算法应用在散货船舶主尺度要素智能化建模中并与常规算法进行了比较.试验结果表明了这种改进的支持向...     

最小二乘法分段在船舶航迹拟合研究中的应用

利用GPS获取到信息的船舶经纬度数据分段进行拟合,利用最小二乘法对分成3段的曲线进行船舶航行路线的拟合,建立拟合模型。通过矩阵运算将拟合函数转换为二次规划,最后通过实验仿真进行模型有效性验证。仿真结果表明,本文所采用的算法提高了航迹模拟的精准性,从而能够减小航程计算的误差。     

基于最小二乘算法的船舶航行轨迹控制研究

为保证船舶一直按照既定的轨迹航行,避免发生碰撞事故,进行船舶航行轨迹控制具有重要的现实意义。为此,基于最小二乘算法进行船舶航行轨迹控制方法研究。该研究前一部分获取AIS系统中的船舶航行实时数据,得到船舶航行位置,后一部分利用最小二乘算法,并结合前一部分获取的数据,预测船舶航行角度和方向,控制船舶航行。结果表明:1)整体来看,实际航行轨迹线路与预期航行轨迹线路之间的拟合优度为0.984 7,比较靠近1,说明船舶航行实际轨迹符合预期。2)局部来看,通过对比10个不同节点处的航行速度和航行方向,误差比较小,说明所研究方法的航行轨迹控制效果较好。     

模糊支持向量机在船舶柴油机故障诊断中的应用

探讨了支持向量机（SVM）的机理，并通过计算每一个样本的模糊隶属度，引入了模糊支持向量机（FSVM）的概念，解决了SVM中的不可分区域问题；应用FSVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断，研究了FSVM参数的选择方法。仿真结果表明，FSVM具有较好的诊断效果和较强的抵抗噪声的能力。     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

支持向量机在船舶电力负荷预测中的研究

在现代的船舶设备中,电力系统已成为船舶的主要动力来源,其性能的优劣对船舶的航运安全和成本有着非常重要的影响。随着各种电气设备被广泛应用于船舶控制和通信导航系统中,船舶的电力供给已经变得至关重要,因此对电力系统负荷的预测已经成为人们研究的重点。本文结合支持向量机回归算法,设计了用于船舶电力系统的负荷预测机制,通过建立船舶电力预测模型和最小二乘支持向量机模型,实现了对船舶电力系统的负荷预测和性能优化。