基于小波网船舶运动建模预报

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文于两要在实际工程中存在着大量的非线性系统，所以对非线性系统的研究有着非常重要的意义，非线性系统的建模预报是其应用的一个重要方面。船舶运动预报就是根据历史数据的特点，估计出未来一段时间的船舶运动状态，从而提前对船舶姿态作出调整，使船舶尽量保持平衡，有利于船舶的适航性和船员的适居性。本文结合小波分析与神经网络的优点，构造了一种适合非线性系统建模预报的小波网络。围绕基于小波网的建模预报方案，根据船舶运动历史数据的特点，选取了适合船舶运动极短期预报的小波基函数，利用系统辨识对小波网络的参数进行了基于共轭梯度算法的参数辨识，给出了共轭梯度算法的步骤和程序。针对船舶运动极短期

2、预报问题，研究了小波网模型的建模预报方法，推导出了向前一步和多步预报的递推算法。最后，以船舶纵向运动为样本编制程序进行了仿真，将仿真结果与其它的预报模型方法进行了比较，比较结果表明了小波网建模预报方法提高了预报精度，延长了预报时间，说明了小波网建模预报方法的可行性。关键字：非线性系统：小波网；共轭梯度算法：建模；预报哈尔滨工程大学硕士学位论文AbstractTherearealotofnonlinearsystemsinpractice，SOtheresearchofnonlinearsystemisveryimportant．Themodelingandpredictionofnonli

3、nearsystemisoneofitsapplications．Accordingtothecharacteristicsofhistoricaldataestimatetheshipmotionaftersometime．Adjustshippostureaheadtokeeptheshipbalance；thisisconducivetoshipnavigationandcrew’Shabitability．Inthisdissertation，awaveletandneuralnetwork(WNN)isconstructedbasedontheadvantageofwavelet

4、andneuralnetwork．AroundWNNmodelingandpredictionandaccordtothecharacteristicsofhistoricaldata,selectthewaveletbasewhichfitforshipmotionshorttimemodelingandpredicting．TheparametersofWNNareidentifiedbasedonconjugategradientalgorithm．Themethodandtheprocedurearegiveninthisdissertation．Accordingtothesho

5、rttimeshipmotionmodelingandprediction，themethodofWNNisresearched．Theforwardonestepandthemulti-steppredictionalgorithmarederived．Finally，taketheShiplongitudinalswingmotionforexample，thesimulationresultiscomparedwithothermethod，resultimprovesthepredictionaccuracyandthepredictiontimeislengthened．Keyw

6、ords：non-linearsystem；WNN；conjugategradientmethod；modeling；prediction哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用己在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：塑姿日期：妇年；月c『日哈尔滨工程大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题的来源、目的和意义

7、本课题为国防科工委基金资助项目，目的是通过研究船舶运动预报方法，进一步提高船舶运动的预报精度和延长预报时间。在现实世界中存在着大量的非线性系统，虽然有些非线性系统在特定的条件下可以用线性模型来描述，但是在整个操作域中只有用非线性模型才能对非线性系统作精确表示。所以研究非线性系统建模方法有着很重要的意义。对系统建模的应用很多，预报是系统建模的主要目的之一。而预报精度是衡量预报效果的主要标准之一，因此如何提高预报精度和延长预