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《中国航海》2017,(2)
针对船舶航行行为多维度的特点和船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VIS)对船舶行为预测的精确度和实时性需求,提出结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神经网络的船舶航行行为预测方法。构造基于AIS信息的船舶航行行为特征表达方法,根据BP神经网络预测的基本原理,以连续3个时刻的船舶航行行为特征值为输入,以第4个时刻的船舶航行行为特征值为输出,对BP神经网络进行训练,用于对未来船舶航行行为进行预测。以成山角VTS水域内的船舶AIS信息为例进行试验,结果表明:利用该方法对船舶航行行为特征值进行预测的结果准确、实时,误差在可接受的范围内。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(24)
非规则波动,船舶直线航迹经常出现偏差,影响了船舶航行的稳定性和安全性。为此,针对传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法控制效果差的问题,设计一种非规则波动下直线航迹自抗扰控制数学模型。该模型分为3部分:首先进行跟踪微分器设计,消除干扰因素的影响,然后利用扩张状态观测器,估计船舶运行状态,最后利用状态误差反馈,计算船舶运行误差,以此实现自抗扰控制。结果表明,与传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法相比,利用设计的数学模型进行非规则波动下直线航迹自抗扰控制,得到的直线航迹与预期航迹之间的拟合优度更大,更接近1,由此说明自抗扰控制数学模型更能有效规范船舶直线航迹,保证了船舶航行的稳定性和安全性。 相似文献
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船舶航迹预测是其避障、导航的基础,精准的航迹预测可提升船舶在复杂水域航行的安全性,为此研究基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测方法。该方法利用AIS系统采集船舶航行行为动态观测样本后,构建该船舶航行行为动态观测样本的高阶常微分方程预测模型,使用四阶龙格-库塔方法求解该预测模型,得到船舶航行动态观测样本预测值后,利用最小二乘法对其进行拟合处理,得到船舶航迹曲线。实验结果表明,该方法可有效采集船舶在复杂水域航行时的航速、船首向等行为动态观测样本,预测船舶航迹点和拟合后的航迹曲线均与其实际数值吻合,预测精度较高。 相似文献
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预测船舶升沉运动有助于增强波浪补偿系统的补偿效果,解决补偿系统滞后问题。为提高预测模型的预测精度,提出一种基于误差反向传播(BP)神经网络和长短时记忆(LSTM)神经网络组合优化的船舶升沉运动预测方法。以采用计算流体动力学(CFD)方法获取的船舶在规则波浪作用下的升沉运动和在突发性干扰下的升沉运动为对象,基于PYTORCH框架和LINGO软件,建立以加权方式组合优化BP神经网络和LSTM神经网络的预测模型。研究结果表明,无论是船舶在规则波浪作用下的升沉运动,还是船舶在突发性干扰下的升沉运动,BP-LSTM组合模型的预测精度均高于BP神经网络和LSTM神经网络,有助于提高补偿精度。 相似文献
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船舶动力系统是船舶的心脏,其性能的优劣对船舶的安全航行至关重要,研究船舶动力系统故障预测的方法对保障动力系统安全运行具有重要意义。本文采用小波神经网络针对船舶动力系统的性能参数进行预测,选取柴油机动力系统的油管压力作为预测对象,试验结果表明小波神经网络预测的结果符合预期值。 相似文献