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《中国航海》2020,(1)
针对基于非齐次指数离散函数的灰色模型NHGM(1,1,k)在海上交通事故预测中存在的不足,提出一种优化背景值和残差综合修正的三参数灰色预测模型INHGM(1,1,λ,k),并通过改进的自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法对模型中的初始值和背景值进行优化计算。将INHGM(1,1,λ,k)模型和NGHM(1,1,k)模型与传统GM(1,1)模型应用于我国海上船舶交通事故的模拟与预测,并对模拟与预测数据的精度进行比较。结果表明:INHGM(1,1,λ,k)模型模拟和预测的平均相对误差较NGHM(1,1,k)模型更小,与传统的GM(1,1)模型相比预测精度较高,减少原模型由于参数近似替代所导致的模拟误差,在误差允许的范围内,可为船舶交通事故的预测和控制提供新的理论依据。 相似文献
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针对动力定位船舶的循迹任务,提出了一种基于逆最优思想的自适应反步控制器,并对误差系统的稳定性进行了分析。首先对无干扰的动力定位船舶线性化模型设计最优跟踪控制器,利用时变Riccati方程进行反步状态变换得到误差系统,再基于 Lyapunov 函数对定常干扰设计自适应律和使系统渐近稳定的控制律,最后给出此控制律作用下的最优性能指标。该方法不用论证带有H∞范数的广义Riccati代数方程可解性,避免了传统非线性 H∞鲁棒控制需要求解 Hanmilton-Jacobi-Issacs(HJI)方程的问题。动力定位船舶的循迹控制仿真研究验证了算法的有效性。 相似文献
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《中国航海》2020,(3)
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。 相似文献
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由于浮式起重船在海上进行风电设备安装和运维作业期间,离岸距离远且作业时间长,波浪变化多样且不确定,极易产生新频率的船舶运动,使得无法进行精确预测,从而导致海上作业无法安全进行甚至造成设备损坏,因此文章提出基于联邦学习的多变量多步长短期记忆网络(LSTM)预测方法。针对无线数据采集时间间隔不一致,将其和船舶升沉运动数据共同作为双层LSTM预测模型的输入变量并进行多步预测。同时针对突遇新频率船舶运动的情况,采用联邦学习方法联合多家海上风电安装运维企业的船舶升沉运动数据,共同训练适用于复杂海况下的船舶升沉运动LSTM预测模型。使用Stewart六自由度波浪补偿平台模拟浮式起重船的升沉运动,试验结果表明,在遇到新频率船舶运动时,该方法能有效提高船舶升沉运动的预测效果,模型预测精度(RMSE值)至少可达到0.095。 相似文献
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针对船舶轨迹预测精确性与实时性的需求,从数据层面探究影响船舶航行轨迹的特征,通过相关性分析确定网络的输入,提出结合循环神经网络-长短期记忆(Recurrent Neural Networks - Long Short Term Memory,RNN-LSTM)的船舶航行轨迹预测模型。通过船舶Z形试验相关数据与实船实际航行数据对网络模型进行训练,并对未来船舶航行轨迹进行预测。对未来轨迹的预测值与实际值进行对比。结果表明,模型预测误差小,验证该方案在船舶轨迹预测中的实用性和有效性。 相似文献
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采用当前方法对船舶应急电站输出频率进行控制,对突发扰动控制效果较差,难以船舶输出频率的精准控制。提出一种基于自抗扰神经元网络的船舶应急电站输出频率自动控制技术方法。通过空间矢量脉宽调制模块将船舶机电电压矢量转换为开关信号,进一步减小预测模型参数误差对船舶机电系统稳定性的影响。引入自抗扰神经元网络对船舶机电一体化控制系统进行自适应训练,得到船舶机电系统外环控制器的适应度函数,以该函数为依据完成对船舶应急电站输出频率自动控制优化。实验仿真证明,所提方法可以对船舶应急电站输出频率控制进行精准预测,能够有效实现输出频率的自动控制。 相似文献
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为了提高船舶航行安全性,并应对航行过程潜在碰撞风险,提出海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法。通过航海雷达探测船舶航行环境中的礁石目标,确定极坐标系下的位置坐标后,将其转换地心垂直坐标系下,构建基于PLSTM-FCN的船舶航迹预测模型,从船舶自动识别系统中获取高速航行船舶历史位置、航速、航向、船舶长度、宽度以及吃水深度等AIS数据,将其作为模型输入,模型输出为船舶航行实时位置预测结果,结合礁石目标位置,完成触礁距离的实时计算。实验结果表明,该方法可预测船舶航行航迹,预测MSE值仅为0.002 2;可实现船舶触礁距离的实时计算,计算结果与实际距离误差介于0.77~1.55之间。 相似文献
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《中国舰船研究》2020,(1)
[目的]对船舶升沉运动进行预测有助于增强升沉补偿器的补偿效果,减少海浪对作业设备的干扰。为提高升沉预测模型的精度和稳定性,提出一种船舶升沉运动实时预测方法。[方法]基于带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络建立单海况预测模型,利用船舶系统仿真器获取母船升沉运动仿真数据,将NARX模型与卡尔曼(Kalman)模型、普通反向传播(BP)模型的预测结果进行对比。在此基础上,对单海况预测模型进行改进,建立多海况预测模型。[结果]多海况预测模型预测精度较高,且稳定性优于单海况模型,在2~5级海况下的最大预测误差均小于10-4量级。[结论]仿真结果表明,NARX神经网络对复杂海浪环境具有良好的适应性,它的预测速度和精度均优于BP神经网络和传统滤波方法,在高海况下仍可保持高预测精度。 相似文献
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针对当前船舶港口建筑工程造价预测误差、准确度低的缺陷,设计了基于贝叶斯回归算法的船舶港口建筑工程造价预测模型。首先对当前船舶港口建筑工程造价预测现状进行分析,分析船舶港口建筑工程造价预测误差大的原因,然后根据船舶港口建筑工程造价数据,引入贝叶斯回归算法对船舶港口建筑工程造价的变化态势进行拟合和预测,最后通过船舶港口建筑工程造价预测的仿真实验分析预测效果,本文模型很好把握了船舶港口建筑工程造价变化规律,船舶港口建筑工程造价预测精度超过95%,船舶港口建筑工程造价预测的训练和测试时间短,船舶港口建筑工程造价结果要明显好于其他模型,为船舶港口建筑工程造价预测提供了一种新的研究工具。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(10)
传统水面船舶航迹跟踪方法仅能对线性航迹进行跟踪,针对与双体船结构特征相似的无人驾驶船舶航迹,在其无线航迹跟踪应用中表现出航迹跟踪坐标位置与实际坐标位置误差较大的问题,导致跟踪目标经常丢失。为此,结合双体船航迹跟踪特点,提出无人驾驶技术的水面船舶曲线航迹跟踪方法。首先对水面船舶航行条件建立模型,根据条件模型对船舶曲线轨航迹进行数据模型计算。最后,结合条件模型与曲线航迹模型,对跟踪算法进行差值优化计算,从而提升曲线航迹的跟踪精准度。通过仿真数据的模拟测试,采用提出方法的船舶,能够将曲线航迹跟踪精准度控制在98.6%以上,有效解决传统跟踪方法误差大的问题。 相似文献