基于SVM的船舶动力定位系统预测控制

• 作者: 潘晨 肖健梅
• 来源期刊: 仪器仪表用户
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 预测控制 动力定位系统
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 27-29
• 分类号: TP18
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1041.2010.06.010

摘要

支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的新一代机器学习技术.基于预测控制思想,利用支持向量机回归进行非线性系统辨识,并将支持向量机模型应用到船舶动力定位(DP)预测控制,提出一种基于支持向量机的非线性系统预测控制策略.仿真实验表明,支持向量机在小样本情况下具有良好的非线性建模能力和泛化能力,预测控制效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖健梅	上海海事大学物流工程学院	95	902	15.0	27.0
2	潘晨	上海海事大学物流工程学院	4	9	2.0	3.0