卡尔曼滤波在船舶跟踪预测中的研究应用

利用卡尔曼滤波算法的自回归性,将其应用到船舶动态跟踪预测中,建立船舶运动的状态方程,通过当前状态进行下一时刻的位置和速度预测,然后利用Matlab对采集到的10帧图像进行实验仿真。通过对测量值、估计值和最优值的对比可知,本文算法能够较高精度的对船舶进行跟踪预测。     

基于多元回归方法的海洋执法船主尺度分析

为分析海洋执法船主尺度之间的变化规律,对海洋执法船的发展趋势进行了介绍,并对其相关船型数据资料进行整理分析。采用多元回归的数学方法,建立了基于多变量的海洋执法船主尺度数学模型,有利于对海洋执法船主尺度的变化规律进行分析与掌握,为海洋执法船的报价设计与初步设计提供一定的科学依据。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

区域一体化综合交通规划:基于交通预测模型研究

交通预测模型是综合交通规划的重要工具。本文以汕潮揭地区综合交通规划为依托,以TransCAD为平台,构建区域综合交通预测模型,对规划方案进行量化研究,摒弃了传统"理性规划"交通需求引导滞后、与土地利用互动不强等局限。基于预测模型和"一张网"布局规划,构造了"情景假设+因子递进"方法,设计若干战略规划方案,通过对测试目标与决策评价结果的量化比较分析,展现了"情景因子"战略方法对于总体规划方案的贡献,研究过程和研究结论更显客观科学。     

船舶运动的拓扑预测模型分析

航空母舰是一种主要以舰载机为作战武器的舰艇,因此,对其运动预报的研究具有战略意义。由于实际航行情况复杂多变,以往获得的运动数据繁琐复杂,具有很强的随机性和非线性,导致不能有效利用这些数据进行舰船航行的预报。灰色系统理论在研究非线性系统上具有独特的优势。本文将应用灰色系统理论进行舰船运动预报的研究,从多个角度对纵摇角度进行深入预测。     

AIS系统在大型船舶锚泊半径及船间距的应用

航运业不断发展,港口的泊位资源越来越紧张,经常出现多只船舶同时锚泊的情况,船舶的安全停靠成为需要重点解决的问题。为了保障锚泊可靠性,需要计算自身船舶的水位空间占用大小及与相邻船舶的锚位距离,使船舶锚泊操控在锚泊时占用的空间误差最小。对此,本文利用自动识别系统(AIS)的动态及静态数据来描述船舶锚泊的水域空间半径及各大小不同船舶锚泊距离,通过计算机程序拟合单个船舶实际停泊的半径变化范围,最后进行仿真。     

指数函数拟合公路隧道工程沉降规律的方法研究

对于指数函数回归,只当采用乘积随机误差时才能够线性化。导出了采用乘积随机误差及采用线性化回归方法时,指数函数因变量的数学期望的表达式,该式表明,该因变量的估计值并非是其数学期望的估值。分析表明,采用线性化回归方法所求指数函数的回归系数不满足该因变量的残差平方和为最小。基于上述不合理现象,对指数函数的回归计算应采用非线性回归方法求解。文中给出了采用高斯-牛顿法或借助MATLAB软件中nlinfit函数求解指数函数非线性回归的方法。实例进一步表明,采用非线性回归方法拟合效果显著优于线性化的回归方法,且借助MATLAB软件易于实现。     

圆形隧道施工对不同深度地层沉降影响的模型试验研究

为了预测圆形隧道施工引起地表以下不同埋深地层沉降特征,首先,通过理论推导不同地层最大沉降位移与沉降槽宽度系数的函数关系;然后,建立包括试验台架、地层模型、圆形隧道开挖模型以及测量地层变形装置的平面应变模型试验系统。通过理论解析和模型试验可知:1)地表以下地层的最大沉降位移与沉降槽宽度系数成反比;2)不同深度地层的沉降位移随着地层埋深的增加而增大,且地表以下地层沉降槽曲线仍然符合正态分布;3)通过对模型试验数据进行回归分析,得到黏土地表以下不同深度地层沉降槽宽度系数的计算公式,从而为预测圆形隧道施工地表以下不同深度地层竖向位移提供了一种可靠的计算方法。     

基于支持向量机回归树的内燃机振动信号趋势预测

针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。