满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识

• 作者: 包政凯 朱齐丹 刘永超
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 遗忘因子最小二乘法 数据欠激励 船舶航向模型 满秩分解 参数辨识 海洋环境扰动 参数辨识收敛性 实船航行数据
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能基础|Fundamentals of Artificial Intelligence
• 页码范围: 137-143
• 页数: 7页
• 分类号: TP18|U661.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.202104020

摘要

为了解决标准遗忘因子最小二乘法在线辨识船舶航向模型参数漂移和发散问题,考虑到船舶在实际航行中存在海洋环境扰动和数据欠激励的情况,提出并验证了一种基于满秩分解的递推最小二乘法.用实船数据进行船舶航向模型参数辨识,将辨识结果与标准遗忘因子最小二乘算法、多新息最小二乘法、最小二乘支持向量机的辨识结果进行对比,验证了满秩分解有效降低了在线辨识过程中扰动导致的参数漂移并成功抑制了参数的发散,提升了遗忘因子最小二乘法的辨识精度,减小了最小二乘法对持续数据激励的依赖.