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文檔簡介
1、船舶縱向運動姿態(tài)極短期預(yù)報對提高船舶武器裝備系統(tǒng)精度以及對艦載機著艦的安全系數(shù)的提高是十分重要的。由于受到海浪、海風(fēng)及其它干擾的影響,船舶產(chǎn)生了六個自由度的復(fù)雜運動,具有很強的隨機性和非線性性,這就導(dǎo)致對船舶運動姿態(tài)進行預(yù)報相當(dāng)?shù)睦щy。 通過對船舶運動姿態(tài)極短期預(yù)報的歷史背景和國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀分析比較發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)的時間序列分析與預(yù)報理論是以線性模型為基礎(chǔ)的,對線性系統(tǒng)有較好的效果,但不適用于非線性系統(tǒng)的時間序列建模與預(yù)報。
2、 本文從灰色系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的觀點出發(fā),從組合優(yōu)化的角度,利用有效度的概念,建立了一種適用于非線性系統(tǒng)在線實時預(yù)報的模型——等維遞推并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(EDRPGNN),并首次將其運用于艦船運動姿態(tài)的極短期預(yù)報當(dāng)中。論文的主要工作如下: 1、研究了艦船縱搖運動數(shù)據(jù)的特點,針對GM(1,1)預(yù)報模型適用于單調(diào)增加序列的特點,選用了函數(shù)變換型GM(1,1)預(yù)報模型。 2、圍繞著基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模與預(yù)報方案,對不同的
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行研究,又考慮到預(yù)報可靠性、實時性、時間性的要求,我對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了篩選,選擇了訓(xùn)練速度快、具有較好的泛化能力的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 3、從組合優(yōu)化的角度,利用有效度的概念,我將灰色系統(tǒng)理論GM(1,1)預(yù)報模型與RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型很好的結(jié)合,建立了等維遞推并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型(EDRPGNN)。 4、借助于Matlab這個功能強大的軟件,我對大量數(shù)據(jù)進行仿真分析,由此確定了模型中的各個參數(shù):灰色GM
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