基于回声状态网络的船舶摇荡连续预报方法研究

发布时间：2017-10-07 14:42

  本文关键词：基于回声状态网络的船舶摇荡连续预报方法研究

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【摘要】：回声状态网络(ESNS)是一种新型递归神经网络,可通过对有限的已知样本进行训练,建立非线性模型来预报未知样本。该算法在解决非线性问题时具有一定优势。无需知道海浪的先验信息和船舶航行姿态的状态方程,仅利用实测的船舶横摇、纵摇历史数据,寻求规律即可进行实测摇荡数据的极短期预报。仿真结果表明,该算法在预报15 s以内可达到较高的预报精度,通过预报窗口的平移,可以进行连续在线预报。
【作者单位】： 大连海事大学航海学院;大连舰艇学院;
【关键词】： 回声状态网络 船舶摇荡 连续预报
【分类号】：U661.3
【正文快照】： 船舶摇荡预报对于舰载机安全起降等有重要意义。根据舰载机安全起降对船舶横摇、纵摇、垂荡等要求,采用极短时间预报方法找出未来一段时间内符合着舰要求的时间窗口,使指挥官能够在舰载机准备下滑或正在下滑时及时向飞行员通报船体摇荡情况,可以为舰载机起降作业提供一定的辅

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1 迟卫,蔡烽,石爱国,周波;由船舶摇荡时历反推海浪方向谱[J];船舶工程;2005年01期

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本文编号：988444