基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

PSO-无偏灰色马尔科夫模型在船舶交通流量预测中的应用

为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间、状态转移概率,自适应选取最优白化系数,用以准确表征船舶交通流量的发展趋势。以东营港2012—2017年船舶交通流量季度统计数据为例,选取前21个季度数据对模型进行训练,后2个季度数据对预测结果进行分析,与传统的无偏灰色模型和无偏灰色马尔科夫模型相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,其拟合精度和预测精度分别为91.439%和95.959%,验证后该模型具有科学性与有效性。     

远洋船舶压舱水输入总量的估算模型

常规船舶压舱水输入总量估算方法针对远洋船舶的压舱水输入总量估算时,存在估算偏差较大的不足,为此,提出远洋船舶压舱水输入总量的估算模型。搭建估算模型参数估计框架,确定协议栈体系结构,实现压舱水输入总量估算模型的参数设计;构建远洋船舶压舱水环境影响序列,确定压舱水输入总量算法,完成远洋船舶压舱水输入总量估算模型的构建。试验数据表明,提出的估算模型较常规模型,估算偏差降低10.72%,适合远洋船舶压舱水输入总量的估算。     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。     

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。     

基于灰色马尔科夫模型的船舶交通流预测

鉴于船舶交通流预测的复杂性,利用单一的灰色预测方法难以对其做出准确预测,考虑交通流量的波动性,将灰色预测理论和马尔科夫预测方法结合以建立灰色马尔科夫预测模型,利用该模型对长江口河段的船舶交通流量进行预测分析。研究结果表明:灰色马尔可夫链模型的预测结果较单一的灰色预测结果更接近实际值,相对误差较小且具有较高的拟合精度,对于具有一定波动性和随机性的船舶交通流有较高的预测精度,可应用于实际船舶交通流量预测研究中。     

基于外部干预的港口吞吐量预测

为更加准确预测港口吞吐量,以吉大港集装箱吞吐量为研究对象,构建一种灰色预测法修正干预时间序列ARIMA模型。模型以时间序列ARIMA模型分析为基础,识别干预后对干预序列采用灰色预测修正,旨在充分发挥灰色预测处理小样本的优势,提高干预模型预测精度。分析表明,在外部干预的条件下灰色修正时间序列模型预测港口集装箱吞吐量效果良好。模型预测结果为该港改扩建工程提供有力决策依据。     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

基于灰色马尔科夫链优化模型的船舶到港量预测

针对船舶到港量总体呈现递增趋势,既受经济等因素影响又存在波动性的特点,采用灰色预测或灰色马尔科夫链预测模型进行船舶到港量预测存在拟合度小和精度低等问题,将三次指数平滑与灰色马尔科夫链预测模型相结合,建立船舶到港量的灰色马尔科夫链优化预测模型。利用宁波舟山港老塘山港区2008—2017年5月份的船舶到港量数据进行预测应用与精度对比,2018年5月船舶到港量预测结果为805艘,残差均值为41.172,相对残差率为7.07%,优化后的灰色马尔科夫链模型残差均值和相对残差率有一定程度的降低,拟合度有一定程度的提高。分析结果表明:优化后的灰色马尔科夫链模型可进一步提高预测的精度,符合实际要求,能为港口锚地规划提供理论支持。     

基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

舰船模块化设计中信息集成化的数据信息模型研究

介绍了产品集成信息模型的基本框架和用STEP标准建立构件模型和装配模型的方法，并以球面隔壁为对象给出构件模型和装配模型的实例。     

舰用柴油机建模方法综述

作为舰船动力系统的关键部件,柴油机是一个很复杂的系统,它的稳态和动态性能分析、控制必须借助于建模和计算机仿真.文章总结了目前国内外柴油机建模的主要方法,并对各种方法进行了分析和比较.     

安庆河段航道整治工程数学模型的建立

为研究安庆河段航道整治工程对水流的调整效果,建立了覆盖安庆、太子矶和贵池3个连续的弯曲分汊型水道的平面二维水流数学模型,采用原型观测水文和地形资料对模型参数进行验证,模型计算的汊道分流比、水位和流速与实测值符合较好,表明所建立的模型能够反映安庆河段的水流运动及分布规律,可以进一步用于安庆河段航道整治工程的方案效果研究工作。     

电波传播预测模型分析与研究

文章对Okumura-Hata模型、COST231一Hata模型、Egli模型三种电波传播模型进行了简要分析。通过对某地的电波传播损耗进行测量得到实测数据,与预测模型仿真结果进行对比分析,对比结果显示COST231一Hate模型与实测值最接近,并且通过对COST231一Hate模型的修正,使得修正后的模型满足高精度电波传播模型的6dB要求,适合用于预测本地的电波传播。     

基于Matlab的柴油机燃烧过程仿真建模研究

柴油机的燃烧过程是个非常复杂的热力学过程,文中应用Matlab语言对内燃机的燃烧过程进行仿真建模研究,并用实例进行验证,发现模拟的内燃机燃烧过程与实际相吻合,说明用计算机模拟技术来研究内燃机的燃烧过程是完全可行的.     

基于组合模型的天津港吞吐量预测

根据天津港货物吞吐量的历史数据,分别建立有关该港吞吐量的回归预测模型、Logistic生长曲线模型以及组合模型。通过比较3种模型的平均相对误差,可以证明组合模型的平均相对误差最小。运用组合模型预测港口吞吐量可以降低误差,提高预测精度。     

船舶在波浪中的操纵运动预报

本文应用水平的随船坐标系,建立了船舶在波浪中的六自由度操纵运动方程。为了检验数学模型的正确性,进行了船舶在波浪中的操纵运动模型试验。应用上述数学模型,初步分析了波浪对船舶操纵性能的影响,以及船舶操纵对波浪中船舶运动性能的影响。     

分析预测理论以及在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅱ)--空间位置方程与探测数据分析

讨论了探测数据和目标空间相对位置之间的关系，提出(在一定的条件下)直接用一维方位探测数据进行滤波的理论。引入一种根据不同目标的空间运动性能和特征，建立进行空间位置探测数据问题处理数据背景平台的预处理的概念和几种预处理技术。在这种技术的支持下，根据不同的目标的空间位置函数的特征对探测数据分类，从而使在探测数据的处理过程中可以有针对性的对历史探测数据进行不同的处理(保留或删除)和不同应用(用于目标运动模式的识别或目标空间位置的预测)。     

抗拔锚杆荷载-位移曲线拟合模型对比

研究抗拔锚杆荷载-位移曲线(P-S曲线)的基本特征,从岩体的性质出发,分析曲线两种类型的发展趋势。基于锚杆P-S曲线的特征,从理论上验证双曲线模型、指数模型、幂函数模型的可行性,并在Pu2处(即极限承载力12处)比较3种模型的优缺点。结合3种模型分别对现场实测数据进行拟合,进一步验证各模型的精确度和适用性。结果表明:幂函数模型拟合精度最高,适用范围广,指数模型次之,双曲线模型相对较差;抗拔锚杆P-S曲线的陡峭程度与幂函数的上凸指数有关,上凸指数介于0.75~1时曲线呈陡峭型。建议根据实际岩体性质判断曲线类型选择合适的数学模型进行描述,描述锚杆P-S曲线时优选幂函数模型。     

受侧向冲击的混凝土墩柱本构模型对比

采用ANSYS建模和LS-DYNA显式动力分析的方式,分别使用HJC、脆性损伤、盖帽和混凝土损伤等4种混凝土本构模型,对钢筋混凝土墩柱的侧向冲击过程进行仿真。从系统能量的角度验证数值计算的正确性;并将冲击过程中的冲击物块加速度和钢筋应变的历时值与试验值进行对比,进一步证实仿真计算的正确性。从各本构模型的计算结果、模拟所耗费的计算时间以及所需的参数数量等方面进行对比。