【摘 要】
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为了解决船舶操纵性指数计算复杂以及辨识参数泛化性较低问题，本文利用改进灰狼算法对辨识参数进一步优化以得到较好的预报结果。基于大型油轮运动数据以及一阶、二阶线性响应型数学模型，利用支持向量回归得到辨识参数的参考值。当参考值泛化性较低或者不准确时，利用改进灰狼算法实现辨识参数的范围内寻优，并将所得的辨识结果与基于遗忘因子的递推最小二乘的辨识结果对比。从仿真预报结果中可以看出，利用改进灰狼算法优化后得到
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51779029）；
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为了解决船舶操纵性指数计算复杂以及辨识参数泛化性较低问题，本文利用改进灰狼算法对辨识参数进一步优化以得到较好的预报结果。基于大型油轮运动数据以及一阶、二阶线性响应型数学模型，利用支持向量回归得到辨识参数的参考值。当参考值泛化性较低或者不准确时，利用改进灰狼算法实现辨识参数的范围内寻优，并将所得的辨识结果与基于遗忘因子的递推最小二乘的辨识结果对比。从仿真预报结果中可以看出，利用改进灰狼算法优化后得到的辨识参数结果精度较高并且具有一定的泛化性。结果表明：改进灰狼算法具有较强的搜索能力，同时可以对其他算法得到的不准确的参数进一步优化，使得参数辨识值更为准确。
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