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采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。 相似文献
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根据支持向量机具有小样本学习、全局寻优和泛化能力强等特点,应用支持向量机对船舶上层建筑整体纵向振动固有频率进行预测。通过对船舶上层建筑整体振动特性的分析,以23条船的船舶主尺度、上层建筑的层数、类型以及上层建筑各层的长度、宽度和高度作为支持向量机的输入数据,上层建筑整体纵向振动固有频率实测值作为支持向量机的输出数据,建立了船舶上层建筑整体纵向振动固有频率的非线性回归模型。应用此模型对5条船的上层建筑整体纵向振动固有频率进行预测,预测值与实测值接近。这证明本文方法是可行的,为船舶上层建筑整体纵向振动固有频率预报提供了一种新思路。 相似文献
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为了提高船舶交通客流特征预测的时效性,设计基于大数据相关技术信息,提出将粗糙集和支持向量机预测机制结合的预测分析模型。首先运用粗糙集属性,对大数据下的船舶交通客流信息,进行数据出行约简,删除数据中冗余属性,继而建立支持向量机回归预测机制,将约简后的船舶交通数据样本,作为数据预处理器,通过对条件值进行筛选,并量化为一张二维表格,作为决策表,重新组合成为训练数据样本,输入SVM中,进行学习训练,实现交通客流特征的组合预测。仿真实验表明,该模型预测结果特征比真实性提高29%,有效时序性提高35%,可以证明该预测模型的预测结果时效性更强。 相似文献
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通过对仿真Z形试验数据的分析,应用具有不同不敏感因子ε的ε-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)辨识了船舶操纵运动二阶线性响应模型中的K,T等操纵性指数,并利用回归得到的响应模型进行了Z形试验的数值模拟。通过比较采用不同不敏感因子ε所得首向角和转艏角速度的预报结果,表明可以通过调节不敏感因子ε值来控制样本输入中支持向量的个数与ε-SVR的回归精度。 相似文献
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船舶通信网络承载着船舶通信、导航、内部系统控制等关键功能,通信网络的质量直接决定了船舶的工作状态,由于船舶通信受到海上恶劣的气象条件影响,网络的时延、数据丢包等问题一直是行业内的研究热点。支持向量机是一种较为先进的数据整理和分类技术,本文结合最小二乘法与支持向量机技术,建立了船舶通信网络的丢包率预计模型,结合NS2软件进行了通信网络的丢包率预测,并获得了与实际测量数据较为接近的预测效果。 相似文献