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满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识
被引量：
9
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作者
包政凯
朱齐丹
刘永超
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期137-143,共7页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识
被引量：
9
1
作者
包政凯
朱齐丹
刘永超
机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期137-143,共7页
基金
绿色智能内河船舶创新专项(MC-202002-C01)
国家自然科学基金项目(52171299)。
文摘
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。
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
Keywords
forgetting factor least square algorithm
data under excitation
ship heading model
full rank decomposition
parameter identification
ocean environment disturbance
parameter identification convergence
ship navigation data
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U661.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识
包政凯
朱齐丹
刘永超
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022
9
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参考文献
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