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基于改进PSO-ARIMA模型的船舶纵摇角度预测被引量：7: 1; 作者王培良张婷肖英杰《上海海事大学学报》北大核心 2021年第1期39-43,共5页; 针对自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型在船舶纵摇角度预测时不具有普遍适用性问题,提出使用自回归综合移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行纵摇角度预测,并采用改进粒子群优化(... 展开更多; 关键词自回归综合移动平均(ARIMA)模型粒子群优化(PSO)算法船舶纵摇纵摇预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

GA-BP神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用被引量：2: 2; 作者张婷王志明王培良《上海海事大学学报》北大核心 2023年第2期52-56,共5页; 为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构... 展开更多; 关键词遗传算法(GA) 反向传播神经网络船舶纵摇预测集装箱船; 在线阅读下载PDF 职称材料

在航集装箱船摇摆姿态的概率模型被引量：4: 3; 作者王培良吴晓芳张婷《上海海事大学学报》北大核心 2017年第4期21-25,共5页; 为研究在航集装箱船的摇摆姿态尤其是横摇姿态,利用假定概率模型的方法对集装箱船关键位置处的摇摆姿态进行研究,并构建摇摆概率模型,讨论并确定该模型的相关参数,从而建立集装箱船摇摆姿态的概率模型。结果表明,集装箱船不同位置处的... 展开更多; 关键词集装箱船船舶摇摆航行安全高斯分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进小波神经网络的集装箱船纵摇角度预测被引量：6: 4; 作者张婷王志明王培良《广东海洋大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期117-121,共5页; 【目的】针对在航集装箱船舶纵摇角度预测问题,探索一种基于改进小波神经网络算法,提升其预测能力。【方法】在分析船舶纵摇角度原始数据基础上,引入傅立叶变换,分析计算数据的周期性,确定神经网络拓扑结构,然后将神经网络输入层和隐含... 展开更多; 关键词小波神经网络船舶纵摇预测集装箱船隐含层优化傅立叶变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进ARIMA算法的船舶纵摇运动预测被引量：1: 5; 作者张婷邱亮王培良《舰船科学技术》北大核心 2023年第21期64-69,共6页; 针对现有自回归移动平均模型(ARMA)在时间序列预测不具有普适性问题,提出构建差分自回归移动平均模型(ARIMA)对船舶摇摆角度值进行预测,并对比分析不同差分次数时的预测效果。首先,分析船舶纵摇角度值原始序列值,检验其平稳性,进行差分... 展开更多; 关键词 ARIMA模型最优差分次数船舶运动预测集装箱船; 在线阅读下载PDF 职称材料

集装箱船舶关键位置的摇摆概率模型: 6; 作者王培良吴晓芳张婷《中国航海》 CSCD 北大核心 2018年第1期70-73,127,共5页; 为揭示船舶航行安全与船舶摇摆(尤其是横摇)之间的内在关系,针对集装箱船舶关键位置在船舶正常航行过程中产生的摇摆构建摇摆概率模型,讨论和确定与之相关的参数。研究结果表明,集装箱船舶不同位置的摇摆角度及加速度的概率模型均主要... 展开更多; 关键词集装箱船舶船舶摇摆高斯分布航行安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进PSO-ARIMA模型的船舶纵摇角度预测被引量：7: 1; 作者王培良张婷肖英杰; 机构潍坊科技学院智能制造学院上海海事大学商船学院山东交通职业学院航海学院上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2021年第1期39-43,共5页; 基金国家自然科学基金(51909155) 潍坊市科学技术发展计划(2019GX075)。; 文摘针对自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型在船舶纵摇角度预测时不具有普遍适用性问题,提出使用自回归综合移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行纵摇角度预测,并采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型定阶。对纵摇角度值序列数据进行平稳性检验和差分运算,确定ARIMA模型的适用性;采用具有针对性适应度评价函数的PSO算法进行模型定阶,并优化PSO算法的权重计算方法。通过仿真对比验证本文所提方法的科学性和有效性。仿真结果表明:采用改进PSO算法进行模型定阶的方法能够有效提升模型的预测精度,具有更好的预测效果。; 关键词自回归综合移动平均(ARIMA)模型粒子群优化(PSO)算法船舶纵摇纵摇预测; Keywords auto regressive integrated moving average(ARIMA)model particle swarm optimization(PSO)algorithm ship pitch pitch prediction; 分类号 U661.32+1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名GA-BP神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用被引量：2: 2; 作者张婷王志明王培良; 机构山东交通职业学院航海学院上海海事大学商船学院上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2023年第2期52-56,共5页; 基金国家自然科学基金(51909155) 潍坊市软科学研究计划(2021RKX125)。; 文摘为研究集装箱船航行过程中的纵摇角度预测问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对比分析优化效果。以集装箱船实际航行数据为基础,划分数据集,确定神经网络结构,并初始化GA参数;GA以适应度值为指标,迭代搜索最优适应度值,确定BP神经网络参数;使用具有最优初始权值和阈值的BP神经网络进行纵摇角度预测,并结合均方误差(mean square error,MSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)对预测结果进行对比分析。结果表明:所提模型具有较高的预测能力,预测结果的MSE和MPAE分别为0.7192和0.0082,预测结果较为准确。; 关键词遗传算法(GA) 反向传播神经网络船舶纵摇预测集装箱船; Keywords genetic algorithm(GA) back propagation neural network ship pitch prediction container ship; 分类号 U674.13+1 [交通运输工程—船舶及航道工程] U661.32+1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名在航集装箱船摇摆姿态的概率模型被引量：4: 3; 作者王培良吴晓芳张婷; 机构上海海事大学商船学院上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心潍坊科技学院汽车工程学院交通运输部水运科学研究院山东交通职业学院航海学院; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2017年第4期21-25,共5页; 基金上海市科学技术委员会项目(14170501600) 山东省教育科学研究课题(16SB057); 文摘为研究在航集装箱船的摇摆姿态尤其是横摇姿态,利用假定概率模型的方法对集装箱船关键位置处的摇摆姿态进行研究,并构建摇摆概率模型,讨论并确定该模型的相关参数,从而建立集装箱船摇摆姿态的概率模型。结果表明,集装箱船不同位置处的纵摇角、横摇角和垂向加速度的概率模型近似服从高斯分布,仅其相关参数不同。该方法从在航集装箱船摇摆姿态的角度为船舶航行安全研究提供一定的理论依据。; 关键词集装箱船船舶摇摆航行安全高斯分布; Keywords container ship ship swaying navigation safety Gaussian distribution; 分类号 U674.131 [交通运输工程—船舶及航道工程] U661.321 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进小波神经网络的集装箱船纵摇角度预测被引量：6: 4; 作者张婷王志明王培良; 机构山东交通职业学院航海学院上海海事大学商船学院/航运仿真技术教育部工程研究中心; 出处《广东海洋大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期117-121,共5页; 基金国家青年自然科学基金(51909155) 潍坊市软科学研究计划项目(2021RKX125)。; 文摘【目的】针对在航集装箱船舶纵摇角度预测问题,探索一种基于改进小波神经网络算法,提升其预测能力。【方法】在分析船舶纵摇角度原始数据基础上,引入傅立叶变换,分析计算数据的周期性,确定神经网络拓扑结构,然后将神经网络输入层和隐含层的连接权值融合到隐含层计算值中,使算法得到优化。【结果与结论】优化后小波神经网络能较准确预测船舶纵摇角度值,均方误差(MSE)值为0.0676,平均绝对百分误差(MAPE)值为4.2412,相比优化前分别提升25%和21%,具有更好的预测效果。; 关键词小波神经网络船舶纵摇预测集装箱船隐含层优化傅立叶变换; Keywords wavelet neural network ship pitch prediction container ship hidden layer optimization Fourier transform; 分类号 U661.42 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进ARIMA算法的船舶纵摇运动预测被引量：1: 5; 作者张婷邱亮王培良; 机构山东交通职业学院航海学院上海海事大学商船学院航运仿真技术教育部工程研究中心; 出处《舰船科学技术》北大核心 2023年第21期64-69,共6页; 基金国家青年自然科学基金资助项目(51909155) 潍坊市软科学研究计划项目(2021RKX125)。; 文摘针对现有自回归移动平均模型(ARMA)在时间序列预测不具有普适性问题,提出构建差分自回归移动平均模型(ARIMA)对船舶摇摆角度值进行预测,并对比分析不同差分次数时的预测效果。首先,分析船舶纵摇角度值原始序列值,检验其平稳性,进行差分运算,明确ARIMA模型的适用性;然后,依据AIC准则确定模型的阶数,并求解模型参数。最后,进行角度值序列预测,结合预测精度和误差分析,确定适用于预测船舶纵摇角度值的ARIMA模型。研究结果表明:以误差和均方差为模型评价指标,优化差分次数获得的ARIMA模型具有更好的预测效果。; 关键词 ARIMA模型最优差分次数船舶运动预测集装箱船; Keywords ARIMA model optimal differential times ship motion prediction container ship; 分类号 U661.42 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名集装箱船舶关键位置的摇摆概率模型: 6; 作者王培良吴晓芳张婷; 机构上海海事大学潍坊科技学院汽车工程学院交通运输部水运科学研究院山东交通职业学院航海学院; 出处《中国航海》 CSCD 北大核心 2018年第1期70-73,127,共5页; 基金上海市科学技术委员会项目(14170501600) 山东省教育科学研究课题(16SB057); 文摘为揭示船舶航行安全与船舶摇摆(尤其是横摇)之间的内在关系,针对集装箱船舶关键位置在船舶正常航行过程中产生的摇摆构建摇摆概率模型,讨论和确定与之相关的参数。研究结果表明,集装箱船舶不同位置的摇摆角度及加速度的概率模型均主要服从高斯分布,但其相关参数不同。该方法从集装箱船舶摇摆的角度为船舶结构安全和航行安全研究提供一定的理论依据。; 关键词集装箱船舶船舶摇摆高斯分布航行安全; Keywords container ship ship swaying Gaussian distribution navigation safety; 分类号 U661.321 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进PSO-ARIMA模型的船舶纵摇角度预测	王培良张婷肖英杰	《上海海事大学学报》北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	GA-BP神经网络模型在集装箱船纵摇角度预测中的应用	张婷王志明王培良	《上海海事大学学报》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	在航集装箱船摇摆姿态的概率模型	王培良吴晓芳张婷	《上海海事大学学报》北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进小波神经网络的集装箱船纵摇角度预测	张婷王志明王培良	《广东海洋大学学报》 CAS 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进ARIMA算法的船舶纵摇运动预测	张婷邱亮王培良	《舰船科学技术》北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	集装箱船舶关键位置的摇摆概率模型	王培良吴晓芳张婷	《中国航海》 CSCD 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料