基于改进支持向量机的船舶纵摇预报模型

• 作者: 李克奇 柳成 王玉玺 秦皓
• 来源期刊: 中国水运（上半月）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 支持向量机 粒子群优化算法 纵摇预报 灰色模型
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 科技
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: U652.3
• 字数: 2673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13646/j.cnki.42-1395/u.2016.11.016

摘要

为了提高船舶纵摇预报的精度,本文提出一种基于粒子群优化算法和灰色模型改进的支持向量机预报模型,首先通过灰色模型对原始纵摇数据进行处理,再通过粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,使其获得最优的训练效果以提高预测精度,最后使用大连海事大学教学试验船"玉鲲"的实船纵摇数据对模型进行仿真测试,实验结果表明该模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳成	大连海事大学航海学院	7	11	2.0	2.0
2	李克奇	大连海事大学航海学院	2	2	1.0	1.0
3	秦皓	大连海事大学航海学院	2	2	1.0	1.0
4	王玉玺	大连海事大学航海学院	2	2	1.0	1.0