【摘 要】
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为使用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为船舶操纵运动黑箱建模,针对原样本无法对转艏角速度构建黑箱映射关系的问题,提出两种样本构造方法,并讨论不同样本的构造方法对预报结果精度的影响;对于在黑箱建模过程中模型核函数参数的选取,使用网格搜索交叉验证进行寻优,通过不同参数对预测值准确度的影响证明参数寻优的重要性.以KVLCC2为例,对SVR黑箱模型进行训练,预报10°/10°、20°/20°Z形运动和35°回转运动,基于该模型泛化预报了 15°/15° Z形运动和15°、
【机 构】
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武汉理工大学高性能舰船技术教育部重点试验室,湖北武汉430063;武汉理工大学船海与能源动力工程学院,湖北武汉430063
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为使用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为船舶操纵运动黑箱建模,针对原样本无法对转艏角速度构建黑箱映射关系的问题,提出两种样本构造方法,并讨论不同样本的构造方法对预报结果精度的影响;对于在黑箱建模过程中模型核函数参数的选取,使用网格搜索交叉验证进行寻优,通过不同参数对预测值准确度的影响证明参数寻优的重要性.以KVLCC2为例,对SVR黑箱模型进行训练,预报10°/10°、20°/20°Z形运动和35°回转运动,基于该模型泛化预报了 15°/15° Z形运动和15°、25°回转运动,验证SVR黑箱模型用于船舶操纵运动的有效性和良好的泛化性.
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