基于支持向量机的多传感器船舶火灾探测技术

针对船舶火灾探测误报率高的情况,为提高火灾探测系统的可靠性,提出一种基于支持向量机的多传感器火灾信息融合方法。经过仿真试验证明,通过多传感器探测数据的有效融合,可以大幅提高火灾探测系统的火灾识别率。     

基于支持向量机回归建模的船舶磁场推算方法

磁性目标形体复杂,磁化不均匀,目前一般采用逆方法拟合测量数据,从而建立其磁模型。从支持向量机回归理论出发,通过实验室测量数据建立了基于支持向量机回归的船舶磁场模型,与实际测量值比较,利用该模型推算的船舶下方磁场值的均方根误差小于10%,满足工程应用要求,这对于未来支持向量机在船舶磁场推算中的应用有着重要意义。     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

基于支持向量机模型的船舶油污损失估算

将支持向量机引入了船舶油污损失赔偿额的估算中,通过从历史船舶溢油事故案例中选取了十组样本数,以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本,建立了船舶溢油事故污染损失额估算的支持向量机模型.并对支持向量机模型进行仿真训练学习,并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算.研究结果表明应用支持向量机方法进行溢油损失估算结果客观、可靠,为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据.     

基于支持向量机的船舶交通流量预测模型

针对船舶交通流的随机性大,影响因素多,船舶交通流量预测的准确度不高等现象,基于支持向量机理论,结合长江苏通大桥断面的观测数据,建立支持向量机的预测模型进行短期的船舶流量预测.预测结果与实际流量比较一致,优于SPSS线性回归的预测效果.验证了支持向量机预测模型在船舶流量短期预测中的可行性.     

基于支持向量机的船舶交通流量预测方法

提升航道和港口资源的高效、合理利用,需精准掌握船舶交通流量情况。为此,本文提出基于支持向量机的船舶交通流量预测方法。该方法以船舶交通流量数据为基础,经预处理后将其作为采用支持向量机的输入量,通过输入量和输出量之间的高维映射,预测船舶交通流量;通过鲸鱼优化算法优化支持向量机的核参数和惩罚项参数;通过迭代寻优获取最优的参数结果,以此保证舰船交通流量预测结果的精准程度。测试结果表明：该方法能可靠完成不同航行环境下的船舶交通流量预测,均等系数均在0.019以下;中心可依据预测结果对船舶进行管理,高效、合理实现港口资源利用,减少船舶等待进港时间。     

支持向量机在船舶电力推进系统故障诊断中的应用

针对人工神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解等不足,本文采用支持向量机技术建立船舶电力推进故障诊断系统。确定支持向量机的核函数和分类方法,结合训练样本,采用基于网格搜索的K重交叉验证法进行核函数的参数优化,从而得到支持向量机故障诊断模型。利用支持向量机工具箱函数,在MATLAB中进行故障诊断模型的仿真计算,结果表明基于支持向量机所建立的故障诊断模型有较强的诊断准确性和泛化推广能力,从而提高船舶的安全性。     

基于支持向量机的船舶结构优化方法

针对船舶等大型结构在优化过程中耗时长的问题,提出了支持向量机与遗传算法组合优化方法。基于支持向量机建立结构的近似模型,代替耗时长的有限元分析并应用遗传算法进行结构优化,形成一套省时、精度高、适应性强的优化方法。以某舱段结构优化为例,建立支持向量机近似模型,模拟结构设计尺寸与结构响应的映射关系,并选用二阶响应面模型做精度对比。分别使用支持向量机与遗传算法组合优化方法(SVM-GA)、传统的有限元法与遗传算法组合优化方法(FEM-GA)进行优化分析,计算结果表明,SVM-GA法相对于传统的FEM-GA法,不仅显著降低计算时间成本,而且具有良好的精度。     

基于支持向量机的船舶柴油机故障诊断

介绍了支持向量机(SVM)的机理,应用SVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断,研究了SVM参数的选择方法,仿真结果表明,SVM具有较好的诊断效果和较强的抗噪声能力;对复合故障样本诊断准确度较RBF神经网络高.     

支持向量机的舰船发动机故障诊断

发动机故障诊断是舰船领域的一项关键研究内容,舰船发动机故障与多种因素相关,而且故障类型很多,针对传统舰船发动机故障诊断模型存在的局限性,设计基于支持向量机的舰船发动机故障模型。首先采集舰船发动机工作状态信号,并从工作信号中提取舰船发动机工作状态特征;然后对舰船发动机工作状态特征进行降维处理,并采用支持向量机构建舰船发动机故障诊断的多分类器;最后采用仿真模拟实验测试了本文舰船发动机故障诊断模型的性能,支持向量机可以准确识别各种舰船发动机故障,舰船发动机故障诊断性能要优于传统舰船发动机故障诊断模型,而且诊断效率可以满足舰船发动机故障在线诊断要求。     

支持向量机算法在船舶网络入侵检测中的应用

入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。     

基于支持向量机的船舶航向广义预测控制

船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,经采用基于结构风险最小化原则的神经网络--支持向量机,能充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性来对船舶进行辨识,并以此作为广义预测控制算法中的预测模型,加以相应的预测控制算法达到航向保持的目的.仿真结果表明:支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于支持向量机的广义预测控制算法具有很好的控制性能.     

基于支持向量机的船型主尺度要素数学建模

主尺度要素数学模型的建立是一项重要有益的工作,提出了用支持向量机对船舶主尺度要素数学建模,与传统数理统计回归分析方法和RBF神经网络模型相比,其精度比较高。实践证明,该方法在船舶设计船型主尺度要素建模等复杂系统方面是实用的和可靠的。     

使用协议分析和聚类支持向量机的入侵检测方法

根据入侵检测中协议分析技术与聚类支持向量机各自不同的检测特点,将协议分析技术融合到聚类支持向量机中,提出了一种新的入侵检测方法.通过协议分析不但可以快速地检测出入侵行为,而且可以有效减少支持向量机的训练时间,同时结合聚类算法进一步减少支持向量机的训练时间和预测时间,从而提高聚类支持向量机的检测效率.使用KDD99中的数据集进行仿真,试验结果表明,算法具有可行性、有效性,能有效提高检测率,降低误报率.     

支持向量机的船舶网络丢包率预测数学模型

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。     

基于支持向量机的架空直立式码头船舶撞击力预测模型*

针对现有结构监测方法尚无法对码头的不规范靠泊进行实时监测的问题。提出了一种基于支持向量机的预测模型用于对架空直立式码头船舶撞击力的实时监测。结合架空直立式码头的结构特点，基于广义结构刚度对码头桩基的重要性进行评估，对监测桩基进行优化选择。以重庆新田港码头一期第10结构段为概化研究对象，按1:20的比尺构建码头物理模型，模拟不规范靠泊作用。将采集的优化桩基的应变数据用预测模型进行训练与验证。该预测模型对于撞击力的作用位置识别精度为0.98，对于撞击力的作用强度预测的平均相对误差为0.234%。     

基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测

为了获得更高的船舶集中空调系统能耗预测结果,提出了基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测方法。首先分析船舶集中空调系统能耗预测研究进展,并设计了船舶集中空调系统能耗预测原理,然后采集船舶集中空调系统能耗历史数据,并采用最小二乘支持向量机对船舶集中空调系统能耗历史数据进行学习,获得船舶集中空调系统能耗预测模型。最后在相同环境下,与其他船舶集中空调系统能耗预测方法进行了对比测试。结果发现,最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测精度超过90%,误差控制在10%以下,可以满足船舶集中空调系统能耗控制的实际应用要求,预测误差远小于其他船舶集中空调系统能耗预测方法,体现了本文方法的优越性。