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基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法
被引量：
3
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作者
盖晓娜
杨建民
田新亮
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第11期66-70,共5页
针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的...
针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。
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关键词
极短期预报
非线性非平稳运动
支持向量机回归(SVR)模型
小波分解
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职称材料
题名
基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法
被引量：
3
1
作者
盖晓娜
杨建民
田新亮
机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第11期66-70,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51509152)
工信部“第七代超深水钻井平台(船)”和“深水半潜式支持平台研发专项”经费资助项目.
文摘
针对随机海浪作用下浮体运动的非线性和非平稳特性,本文提出一种复合的小波-SVR组合方法。该方法首先对数据进行平稳性分析,然后利用小波分析将原始数据分解成有限个细节信号和逼近信号,将细节信号进行整合。采用SVR模型分别对最低频的逼近信号和整合后的细节信号进行预测,最后把2个预测结果进行叠加,得到最终的运动预测。仿真结果表明,复合的小波-SVR组合方法应用于浮体运动极短期预报可行,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义。
关键词
极短期预报
非线性非平稳运动
支持向量机回归(SVR)模型
小波分解
Keywords
short-term prediction
nonlinear and non-stationary motion
support vector regression (SVR)model
wavelet decomposition
分类号
U6613 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波_SVR模型的浮体极短期运动预报方法
盖晓娜
杨建民
田新亮
《舰船科学技术》
北大核心
2018
3
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