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基于自回归时间序列模型的船舶升沉运动预测方法
1
作者
颜鲁晓
颜秀昆
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第15期177-180,共4页
在船舶航行与海上作业中,船舶升沉运动受复杂海况影响呈现显著非平稳特性,传统AR模型难以满足复杂场景下的升沉运动预测需求,开展高精度预测方法研究具有重要意义。本文首先构建自适应AR模型,通过引入遗忘因子实现参数动态更新,有效应...
在船舶航行与海上作业中,船舶升沉运动受复杂海况影响呈现显著非平稳特性,传统AR模型难以满足复杂场景下的升沉运动预测需求,开展高精度预测方法研究具有重要意义。本文首先构建自适应AR模型,通过引入遗忘因子实现参数动态更新,有效应对海况突变时的预测偏差。在此基础上进一步构建带外部输入的ARX模型,融合海浪预报数据以增强建模,并结合误差驱动机制动态调整遗忘因子。最后通过仿真对模型进行验证,构建的ARX模型显著提升了船舶升沉运动的预测精度与复杂海况下的鲁棒性。
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关键词
AR模型
ARX模型
升沉运动
预测方法
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职称材料
题名
基于自回归时间序列模型的船舶升沉运动预测方法
1
作者
颜鲁晓
颜秀昆
机构
聊城
大学东昌学院
聊城水务集团有限公司
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第15期177-180,共4页
基金
山东省教育规划课题(2023ZC391)。
文摘
在船舶航行与海上作业中,船舶升沉运动受复杂海况影响呈现显著非平稳特性,传统AR模型难以满足复杂场景下的升沉运动预测需求,开展高精度预测方法研究具有重要意义。本文首先构建自适应AR模型,通过引入遗忘因子实现参数动态更新,有效应对海况突变时的预测偏差。在此基础上进一步构建带外部输入的ARX模型,融合海浪预报数据以增强建模,并结合误差驱动机制动态调整遗忘因子。最后通过仿真对模型进行验证,构建的ARX模型显著提升了船舶升沉运动的预测精度与复杂海况下的鲁棒性。
关键词
AR模型
ARX模型
升沉运动
预测方法
Keywords
AR model
ARX model
rise and fall movement
prediction method
分类号
U662.2 [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
基于自回归时间序列模型的船舶升沉运动预测方法
颜鲁晓
颜秀昆
《舰船科学技术》
北大核心
2025
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