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为提高船舶在海上运动的耐波性与适航性,并为解决具有非线性、随机性和非平稳性特点的船舶运动姿态难以准确预测的问题,提出运用一种基于变分模态分解和自适应粒子群算法优化极限学习机的组合预测模型。该算法首先利用变分模态分解将船舶运动姿态序列分解为一系列限带内本征模态函数,并且变分模态分解可以避免经验模态分解技术所产生的模态混叠和端点效应,可以降低序列的非平稳性对预测精度的影响;然后对各模态分量分别建立极限学习机预测模型,并用改进的粒子群算法对极限学习机的初始权值和阈值进行优化;最后将各模态分量预测结果进行叠加,得到最终的船舶运动姿态预测值。通过模拟试验测试并与其他传统的预测方法进行比较,结果表明所建立的组合预测模型具有更高的预测精度。 相似文献
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《中国航海》2020,(3)
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。 相似文献
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在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能.为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法.该方法首先采用所提的相对密度方法求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证.实验结果表明:与诸多类不平衡软件缺陷预测方法相比,文中方法具有更好的预测性能,并在G-mean、AUC和Balance的评价指标上有较优表现. 相似文献
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船舶运动姿态的准确预测对船舶的运动补偿意义重大,因此提出一种基于变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)优化门控循环单元(GRU)的船舶运动姿态预测模型。首先利用VMD将船舶运动姿态数据分解为若干个本征模态分量,然后对各个本征模态分量分别建立SSA-GRU预测模型进行预测,最后累加得到预测结果。通过实船模拟的船舶运动姿态数据进行验证,证明此预测模型较于SSA-GRU和GRU预测模型预测精度均有相应提升,验证了本预测模型在船舶运动姿态数据预测的有效性。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(18)
船舶网络流量异常状态直接描述船舶网络工作情况,当前船舶网络流量异状检测过程中存在误差大、计算时间复杂度高等缺陷,为了获得更好的船舶网络流量异常状态检测结果,设计了基于复合核函数极限学习机的船舶网络流量异常状态检测模型。首先分析当前船舶网络流量异常状态检测研究进展,阐述船舶网络流量异常状态检测的基本思路,然后采集船舶网络流量异常状态检测数据,并采用复合核函数极限学习机建立船舶网络流量异常状态检测模型,最后进行仿真实验,实验结果表明,复合核函数极限学习机可以全面、客观描述船舶网络流量异常状态,检测精度高、时间短,相对于其他船舶网络流量异常状态模型,综合性能更优,可以有效保障船舶网络正常、安全工作。 相似文献
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为改善在舰载相控阵雷达的光束控制中指向精度的参数指标,同时增强光束控制器性能与舰载相控阵雷达检测的准确性,本文通过相关影响因素分析,选取合理的器件参数,期望达到最佳效果。然后研究基于分数阶耦合复值神经网络的光束指向控制策略,通过对分数阶复值神经网络的投影同步的研究证明,系统的投影同步可以控制光束的指向。采用哈里斯鹰算法(HHO)对液晶相控阵进行光束指向精度优化,仿真实验结果表明,本文设计的全局与局部并行优化策略的哈里斯鹰算法,归一化精度误差由100数量级优化为10-4数量级,有效提高了舰载相控阵雷达的检测精度。 相似文献
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逆变器对舰船正常工作起着非常重要的作用,当前舰船逆变器故障诊断方法存在训练时间长、诊断精度低等问题。为了获得更加理想的舰船逆变器故障诊断结果,提出基于混沌粒子群算法和极限学习机的舰船逆变器故障诊断方法。首先对舰船逆变器故障诊断研究进展进行分析,找到当前影响舰船逆变器故障诊断的影响因素,然后采用极限学习机对舰船逆变器故障诊断进行建模,并采用混沌粒子群算法对极限学习机参数进行优化,确定最优的舰船逆变器故障诊断模型,最后与其他舰船逆变器故障诊断方法进行对比测试。结果表明,本文方法能够有效提高舰船逆变器故障诊断速度和诊断的精度高,可以准确实现舰船逆变器故障诊断。 相似文献
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船舶航行网络流量受到外界因素的干扰,具有比较强的随机性,当前船舶航行网络流量的预测准确性差,为了改善船舶航行网络流量预测的效果,设计一种高精度的船舶航行网络流量建模与预测方法。首先收集一维船舶航行网络流量样本,并通过变换得到一种多维的船舶航行网络流量样本,然后引入极限学习机描述船舶航行网络流量的变化规律,并对极限学习机参数进行优化,改进基本极限学习机的不足,最后进行船舶航行网络流量预测的应用实例,分析本文方法的可行性,结果表明,本文方法的船舶航行网络流量预测误差小于5%,低于实际应用要求的10%,同时船舶航行网络流量建模过程自化程度高,简单,获得了较快的船舶航行网络流量预测速度,为解决船舶航行网络流量的预测问题提供了一种建模技术。 相似文献
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基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型 总被引:1,自引:1,他引:0
电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间,但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型,利用回归支持向量机,通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异,所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象,建立支持向量机预测模型,分析其预测性能受参数选择的影响,并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明,基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型,且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。 相似文献
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通过构建径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络近似模型,分别采用自适应模拟退火算法(Adaptive Simulated Annealing,ASA)、多岛遗传算法(Multi-Island Genetic Algorithm,MIGA)、粒子群法(Particle Swarm Optimization,PSO)3种优化算法,以重量最轻为目标,对油船整体舱段进行基于CCS规范的优化设计;之后利用Abaqus非线性有限元法计算了轻量化舱段的极限强度,并通过建立极限状态方程,进一步研究优化算法对船体极限强度可靠性的影响;最后,为直观、量化地反映船舶的风险变化程度,通过提出失效概率折减率μ,发现PSO-RBF算法下减重单位舱段重量,船体梁失效概率增加最少。 相似文献
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船舶液货舱舱容计量与修正 总被引:1,自引:0,他引:1
用全站仪对船舱进行分段精确测量,取得各截面上测点的准确数据坐标。建立船舶舱数学模型,采用B样条方法对所测数据进行曲线拟合,形成数学舱图。利用Matlab计算舱剖面相应高度的截面面积,再积分求出相应高度的型容积,扣除舱内部构件体积,得出正平容积表。对船舶实际状态的型容积进行容积修正,同时扣除相应高度构件的体积,得出在不同高度不同状态下的舱容修正表。将两表对照使用,得出液货舱内准确的液货体积。 相似文献
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文章分析了现代水面舰船机库和车辆库通风系统设计的要求和特点,借鉴民用船舶滚装处所和陆用地下停车场喷流诱导通风系统的设计理念和经验,对无风管喷流诱导通风系统在舰船机库和车辆库通风系统中的应用和设计方法进行了分析探讨,为舰船装载舱通风系统设计提供新的设计思路。 相似文献
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针对目前城市轨道交通广泛采用的片式消声器降噪性能不理想的情况,在对某城市多条轨道交通线路地下车站风道采用的消声器进行调研的基础上,设计一种具有新型截面布置的大风量地铁风道消声器.建立有限元模型对该消声器的空气动力性能进行仿真计算,并通过现场实测对其降噪效果进行验证.结果表明:该新型通风消声器的压力损失和阻力系数均低于相... 相似文献