基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测

• 作者: 尹建川 张泽国 李可 皇甫国光 胡江强 董显利
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 船舶横摇运动 时间序列预测 自适应神经模糊推理系统 减聚类
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 7-11,67
• 页数: 6页
• 分类号: U661.321|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2017.01.002

摘要

为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS) 模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并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	胡江强	大连海事大学航海学院	25	225	9.0	14.0
2	尹建川	大连海事大学航海学院	49	247	8.0	14.0
3	李可	大连海事大学航海学院	3	17	3.0	3.0
4	皇甫国光	大连海事大学航海学院	6	5	1.0	2.0
5	张泽国	大连海事大学航海学院	5	11	2.0	3.0
6	董显利	大连海事大学航海学院	6	6	1.0	2.0