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摘要:
针对船舶操纵运动建模,本文提出了一种辨识建模方法,即局部最优的局部加权学习算法.该算法通过样本点重新排序和输入空间升维,解决了船舶运动状态一对多映射和不可分问题;并运用留一交叉验证为每个样本点训练一个距离测度,运用加权最小二乘在局部邻域中直接预测船舶操纵运动状态变量.构造局部目标函数,避免了传统的全局最优LWL算法容易陷入局部最优问题.与传统的机理建模相比,局部最优的局部加权学习算法克服了由多重共线性而引起的参数漂移和模型中存在未建模动态问题.通过一组人工数据和3自由度的Mariner轮的学习,实现了对非线性系统的高精度建模.与BPNN预报相比,具有较强的泛化能力.
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文献信息
篇名 基于局部最优LWL的船舶操纵运动辨识建模
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 交通运输
关键词 局部加权学习 局部最优 距离测度训练 辨识建模 船舶操纵 一对多映射 未建模动态 局部目标函数
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 676-683
页数 8页 分类号 U675.9
字数 6260字 语种 中文
DOI 10.11990/jheu.201512082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李铁山 大连海事大学航海学院 53 818 17.0 27.0
2 李荣辉 大连海事大学航海学院 14 104 4.0 10.0
3 任俊生 大连海事大学航海学院 21 115 8.0 9.0
4 白伟伟 大连海事大学航海学院 4 14 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部加权学习
局部最优
距离测度训练
辨识建模
船舶操纵
一对多映射
未建模动态
局部目标函数
研究起点
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哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
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