基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报研究

为了提高船舶运动极短期预报精度及预报时间长度,本文采用小波多分辨率分析方法,将含有噪声的船舶运动信号进行了多尺度小波变换,通过采用阈值函数法对各尺度下细节信号的小波系数进行处理,对小波分解层数、小波基函数、阈值处理方法进行了深入研究,并通过模型试验数据对滤波效果进行了验证分析,实现了船舶运动信号的小波滤波.进一步针对船舶运动的非线性特性,基于深度神经网络的非线性映射能力,建立了基于LSTM网络的多步直接映射船舶运动极短期预报模型,并采用滤波后的船舶运动数据进行了不同工况下的预报分析.结果表明,不同时间长度的预报与试验结果幅值和相位吻合较好,验证了所建立的极短期预报模型的可行性.     

基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报（英文）

船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。     

一种改进的船舶极短期运动预报精度分析方法

针对目前船舶极短期运动预报中以真实值与各理论预报算法的均方差最小来确定最优预报算法可能导致真正的最优算法被排除的情况,采用波形匹配和仿射变换提出一种改进的精度分析方法,用于船舶极短期运动预报的最优算法确定。该方法首先识别预报信号的周期和波数等关键波形参数,通过仿射变换为一个与真实信号同周期同相位的新信号,进而计算船舶运动时间序列间真实值与新信号的均方差,从而确定船舶极短期运动预报的最优算法。实际应用表明,该方法可以更合理地确定船舶极短期运动预报的最优算法。     

基于相轨迹特征的阻尼估算能量法改进研究

横摇是船舶在海上航行安全中首要考察的运动姿态。船舶横摇运动的高精度预报，需准确地估算横摇阻尼。引入相轨迹概念，以能量变化的视角，从船舶模型试验数据中提取幅值数据，进行横摇阻尼非线性特征的研究。分析幅值数据呈现的规律，提出新的幅值拟合函数，并相应改进横摇衰减拟合函数。采用线性加平方阻尼力矩模型，通过预设阻尼系数仿真生成静水船舶模型自由横摇数据，展开阻尼估算试验。试验显示：能量法的改进有效减小了阻尼系数的估算误差。基于阻尼系数进行数值预报，证明方法改进后的数值预报更加接近试验仿真数据。结果表明：能量法的改进是有效的，能更好地识别横摇阻尼的非线性特征，更准确地估算横摇阻尼系数。     

一种基于改进回声状态网络的船舶摇荡预报

回声状态网络在船舶摇荡运动姿态的预报中得到了广泛的应用,由于远洋风浪环境的复杂性,使得船舶摇荡的非线性程度进一步增加,因此传统回声状态网络的预测精度明显不足。本文利用改进的回声状态网络方法,引入小波函数对数据进行预处理,对船舶的实测摇荡时历进行处理,提高了预报的精度。实验结果表明,与传统回声状态网络方法相比,本方法的预报精度和可靠性得到了提高。     

改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用

为提高船舶运动预报的精度,基于海上船舶运动姿态具有灰色特性和周期性振荡特性的特点,提出一种以误差平方和最小为准则的改进二阶灰色极限学习机组合预测模型,对船舶运动姿态进行预报。该方法利用五点三次平滑算法对船舶运动姿态序列进行平滑降噪,采用余弦函数变换构建GM(2,1)预测模型;利用自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)优化极限学习机权值和阈值参数,对不同模型预测结果进行加权求和,构建改进二阶灰色极限学习机组合预测模型。对2组船模水池试验纵摇时历进行预报,并将其与其他传统的预测方法相比较,结果表明,建立的组合预测模型具有更好的预测精度和泛化能力。     

引入经验模态分解的舰船运动非线性极短期预报

船舶运动的极短期预报在船舶系统、设备作业等方面具有重要的意义，采用自回归模型对船舶运动进行预报等预报效果，如精度和时间长度，与实际应用的需要还存在较大距离。在自回归（AR）数学模型中引入经验模态分解（EMD）法，利用该方法将船舶运动的时历数据以“筛分”的方式分解成几个平稳的本征模态函数（IMF），并分别建立每个IMF的AR模型，用AR模型进行预报，然后将每个IMF的预报结果相加，将各预报结果的和作为原始信号的预报结果。采用该方法进行船舶非线性极短期预报对提高预报精度有一定的积极作用。     

船舶横向运动短期姿态预报数学建模可行性研究

传统的船舶横向运动短期姿态预报数学模型存在着预报性能低的缺陷,为此提出船舶横向运动短期姿态预报数学建模可行性研究。采用平均滤除法对船舶横向运动数据中的不良数据进行去除,完成船舶横向运动数据准备,将得到的船舶横向运动数据进行归一化处理,适应预报函数的需求,将得到的归一化的船舶横向运动数据输入到BP神经网络算法中完成船舶横向运动短期姿态的预报,实现了船舶横向运动短期姿态预报数学模型的建立。通过实验得到,构建的船舶横向运动短期姿态预报数学模型预报误差比传统模型低了21.41%,预报时间比传统模型高出3.25 s,充分说明构建的船舶横向运动短期姿态预报数学模型具备良好的可行性与预报性能。     

基于IPESN的船舶升沉运动预报方法

船舶在复杂海况下的升沉运动具有很强的随机性与非线性特征,为提高船舶升沉运动的预报精度,提出基于内在可塑性回声状态网络(IPESN)的船舶升沉运动预报方法.将具有内在可塑性的神经元引入回声状态网络(ESN)的储备池结构,以提高网络对动态系统的映射能力;采用岭回归的方法对IPESN输出连接权值进行学习,以提高网络的泛化能力.将IPESN应用于3级、4级和5级海况下的船舶升沉运动极短期预报,并将结果与传统ESN和径向基函数网络(RBFN)进行对比.结果 表明,IPESN的平均绝对误差分别为0.0028、0.0039和0.0095;均方根误差分别为0.0035、0.0049和0.0117,优于经典ESN与RBFN的预报精度,验证了改进方法的有效性.     

规则波中船舶波浪增阻理论和经验法预报分析与比较

针对规则波中迎浪下有航速集装箱船船型阻力增加预报,采用一种改进的三维移动脉动源面元法求解船舶运动,进而通过理论方法求解辐射和绕射增阻.速度势求解引入了格林函数空间线段积分和面元积分方法,辐射增阻采用三维辐射能量法计算,绕射增阻通过二阶波浪力中绕射速度势获得.通过与试验数据对比证明了该理论预报模型在精度和效率方面有明显优势.在此预报结果基础上对经验预报模型提出了改进公式,计算结果表明了改进模型对工程设计具有较好的适用性.