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针对电力推进船舶电力负荷的非线性、混沌性,难以进行准确预测的难题,设计了基于数字信号处理(DSP)技术的电力推进船舶电力负荷预测系统。首先,针对电力推进船舶电力负荷的特点,设计船舶电力负荷预测系统的总体框架,然后进行基于DSP技术的电力推进船舶电力负荷预测系统设计,分别进行船舶电力负荷预测系统的硬件与软件设计,最后进行仿真实验,仿真结果表明,DSP技术能够更好地把握电力负荷信号的变化规律,可以得到更为准确的船舶电力负荷预测精度,预测的实时性得到了极大的提升。 相似文献
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船舶的短期电力负荷具有强烈的非线性变化特点,传统方法无法描述船舶短期电力负荷的变化趋势,以解决当前船舶短期电力负荷预测误差大的难题,提出了基于支持向量机的船舶短期电力负荷预测方法。首先对船舶短期电力负荷预测的研究现状进行分析,指出引起不足的原因,然后采用支持向量机对船舶短期电力负荷数据进行学习,建立可以反映船舶短期电力负荷变化的预测模型,最后进行了船舶短期电力负荷预测的验证性测试。结果表明,支持向量机可以提高船舶短期电力负荷预测精度,可以对将来船舶短期电力负荷值进行准确估计,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。 相似文献
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流量预测是船舶无线网络管理中的重要技术,传统组合方法只能描述船舶无线网络流量的部分变化规律,无法获得令人满意的船舶无线网络流量预测结果,为了全面反映船舶无线网络流量变化规律,提出基于非线性组合模型的船舶无线网络流量预测方法。首先分析单一预测方法和传统组合方法的局限性,然后采集船舶无线网络流量历史数据,采用RBF神经网络、BP神经网络、灰色算法分别对船舶无线网络流量进行预测,最后采用支持向量机要对它们的预测结果进行非线性组合,输出船舶无线网络流量最后预测结果,测试结果表明,非线性组合模型的船舶无线网络流量预测十分精确,船舶无线网络流量预测误差可以忽略不计,完全能够满足船舶无线网络管理要求,船舶无线网络流量预测结果显著优于传统组合方法,为解决复杂船舶无线网络流量预测问题提供了一种新的建模思路。 相似文献
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为避免船舶信息风险引发重大船舶航行事故,研究基于组合优化算法的船舶信息风险评估方法。选取通信、环境、管理、人为这4个方面因素共17个指标,构建船舶信息风险评估指标体系,将其作为径向基函数(RBF)神经网络输入层输入数据,经隐含层映射操作后,通过输出层输出评估到的船舶信息风险等级,采用结合模糊C均值聚类算法和遗传算法的组合优化算法,合理选取RBF神经网络隐含层中心向量并寻优获取最佳隐含层基函数宽度和权值向量,提升船舶信息风险评估效果。实验结果表明:该方法可有效评估多艘船舶的信息风险,并可依据评估结果获取何种因素导致船舶信息风险,提出针对性指导建议。 相似文献
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灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的. 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(20)
为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。 相似文献
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针对船舶齿轮箱故障诊断正确率低的难题,提出蚁群优化神经网络的船舶齿轮箱故障诊断方法。首先采集船舶齿轮箱故障诊断的数据,并采用小波分析提取船舶齿轮箱故障诊断特征,然后采用神经网络建立船舶齿轮箱故障诊断模型,并采用蚁群算法克服神经网络存在的缺陷,最后构建了船舶齿轮箱失效预测方法,实验表明,本文方法提高了船舶齿轮箱故障诊断效果,并获得了高精度的船舶齿轮箱失效预测结果。 相似文献