基于支持向量机的船型主尺度要素数学建模  

Mathematical modeling of ship principal particulars factor based on support vector machine

作　　者：张殿友[1] 

机构地区：[1]中国船舶重工集团723研究所

出　　处：《江苏船舶》2007年第2期1-3,45,共3页Jiangsu Ship

基　　金：国防预研基金"基于脆性理论的大型舰船电力系统可靠性研究"项目资助。

摘　　要：主尺度要素数学模型的建立是一项重要有益的工作,提出了用支持向量机对船舶主尺度要素数学建模,与传统数理统计回归分析方法和RBF神经网络模型相比,其精度比较高。实践证明,该方法在船舶设计船型主尺度要素建模等复杂系统方面是实用的和可靠的。Establish of mathematical modeling of ship principal particulars is an important and useful task. Mathematical modeling of ship principal particulars is built by the support vector machine. Contrasting with traditional mathematical statistics regression analysis method and RBF neural network model, the accuracy of the support vector machine forecasting model is higher. Test proves it is practical and dependable in the complex system of ship principal particulars modeling during ship design.

关 键 词：支持向量机 RBF神经网络 回归 预测 

分 类 号：U674.11[交通运输工程—船舶及航道工程]