10.3969/j.issn.1001-9855.2007.01.014
基于支持向量机的船舶航向广义预测控制
船舶的动态性能具有大惯性、大时滞、非线性等特点,经采用基于结构风险最小化原则的神经网络--支持向量机,能充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性来对船舶进行辨识,并以此作为广义预测控制算法中的预测模型,加以相应的预测控制算法达到航向保持的目的.仿真结果表明:支持向量机学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力;基于支持向量机的广义预测控制算法具有很好的控制性能.
广义预测控制、结构风险最小化、支持向量机、船舶航行
U6(水路运输)
2007-04-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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