检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026 [2]大连电子学校计算机科,辽宁大连116023
出 处:《大连海事大学学报》2010年第1期5-8,共4页Journal of Dalian Maritime University
基 金:国家自然科学基金资助项目(60774046)
摘 要:为获得横摇运动在不同时间尺度下的演变规律,提出基于小波变换(WT)理论进行船舶横摇运动非线性时间序列分析与预测的方法.通过小波变换对横摇运动时间序列进行多分辨率分析(MRA),将原序列分解为多个相对简单的准周期信号,对信号的趋势项、周期项和随机项进行分离,并采用人工神经网络(ANN)模型对上述准周期信号进行预报和集成.仿真结果表明:该方法有效提高了预报长度,并可获得较高建模及预报精度.The analysis and prediction approach based on wavelet transform(WT) was presented and applied to the prediction of ship roll motion nonlinear time series to obtain the evolvement rule of ship roll motion under different time scale.Multi-resolution analysis(MRA) using WT was applied to the ship roll motion time series decomposed into some relative simple and regular period signal series according to the scale.The trend term,periodic terms and stochastic terms were separated from original series,and the artificial neural network(ANN) prediction mode were employed to predict these approximate period signals.Simulation results show this method can improve the prediction length and has better prediction precision.
关 键 词:小波变换(WT) 船舶横摇运动 人工神经网络(ANN) 非线性时间序列预测 多分辨率分析(MRA)
分 类 号:U661.321[交通运输工程—船舶及航道工程] TP391.9[交通运输工程—船舶与海洋工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.249