改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用

摘要：

为提高船舶运动预报的精度,基于海上船舶运动姿态具有灰色特性和周期性振荡特性的特点,提出一种以误差平方和最小为准则的改进二阶灰色极限学习机组合预测模型,对船舶运动姿态进行预报.该方法利用五点三次平滑算法对船舶运动姿态序列进行平滑降噪,采用余弦函数变换构建GM(2,1)预测模型;利用自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)优化极限学习机权值和阈值参数,对不同模型预测结果进行加权求和,构建改进二阶灰色极限学习机组合预测模型.对2组船模水池试验纵摇时历进行预报,并将其与其他传统的预测方法相比较,结果表明,建立的组合预测模型具有更好的预测精度和泛化能力.

关键词：水路运输、灰色预测模型、自适应粒子群算法、极限学习机、船舶姿态预报

所属期刊栏目：43

分类号：U692(水路运输技术管理)

资助基金：省部级重点实验室开放基金;广东省交通运输厅科技项目;湛江市非资助科技攻关计划项目

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26