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公开(公告)号:CN117494057A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311846304.5
申请日:2023-12-29
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于分阶多尺度分解的船舶运动预报方法,涉及船舶与海洋工程技术领域,包括如下步骤:S1、采集船舶运动实测数据;S2、利用经验模态分解方法对船舶运动实测数据进行信息多尺度分解,并对高频分量进行离散小波变化,得到分解后分量;S3、用每一个分解后分量进行神经网络辨识和预报,动态调整神经网络的规模、隐节点数目和位置,通过变结构神经网络对每个分量进行分别预报;S4、对每个分量的预报结果进行信息重组,得到最终的预报模型。本发明用基于滑动窗口的变结构径向基函数神经网络的非线性动态拟合能力和对系统状态的动态反映能力,能够得到更精确的海上船舶运动预报。
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