张泽国

作品数：5被引量：33H指数：4
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供职机构：大连海事大学更多>>
发文主题：潮汐潮汐预报船舶横摇运动时间序列预测自适应变异更多>>
发文领域：交通运输工程自动化与计算机技术天文地球更多>>
发文期刊：《水运工程》《科学技术与工程》《上海海事大学学报》《舰船科学技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金交通部应用基础研究项目辽宁省科技厅基金更多>>
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基于Grey-GMDH的模块化实时潮汐预报被引量：4
《中国海洋大学学报（自然科学版）》2018年第11期140-146,共7页张泽国 尹建川 柳成 
国家自然科学基金项目(51279106;51379002);中央高校基本科研业务经费项目(3132016116;3132016314);交通部应用基础研究项目(2014329225010);辽宁省教育厅项目(L2014214)资助~~
为了提高潮汐水位的实时预测精度,本文提出了一种基于灰色的数据处理群模块化(Grey-GMDH)潮汐水位实时预测模型。模块化将潮汐分解为两部分:由天体引潮力形成的天文潮部分和由各种天气以及环境因素引起非天文潮部分。使用Grey-GMDH模型...
关键词：潮汐水位实时预报 调和分析法 模块化 数据处理群网络 灰色模型 
基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测被引量：10
《上海海事大学学报》2017年第1期7-11,67,共6页张泽国 尹建川 胡江强 李可 皇甫国光 董显利 
国家自然科学基金(51279106;51379002);交通运输部应用基础研究项目(2014329225010);中央高校基本科研业务经费项目(3132016116;3132016314);辽宁省教育厅一般项目(L2014214)
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算...
关键词：船舶横摇运动 时间序列预测 自适应神经模糊推理系统 减聚类 
基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报被引量：7
《水运工程》2017年第1期34-40,共7页张泽国 尹建川 柳成 张心光 
国家自然科学基金项目(51379002;51279106)
为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具...
关键词：BP神经网络 自适应 粒子群优化 港口潮汐水位实时预测 调和分析 
基于自适应变异PSO-BP算法的船舶横摇运动预测被引量：8
《舰船科学技术》2016年第12期69-73,共5页张泽国 尹建川 柳成 
国家自然科学基金资助项目(51279106;51009017;51379002);中央高校基本科研业务经费资助项目(3132016116;3132016314);交通部应用基础研究项目(2014329225010);辽宁省自然科学基金资助项目(2014025008)
为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propagation,BP)神经网络结合。SAPS...
关键词：船舶横摇运动 前向神经网络 自适应变异 粒子群优化算法 时间序列预测 
基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析被引量：7
《科学技术与工程》2016年第33期124-129,共6页张泽国 尹建川 胡江强 柳成 
国家自然科学基金项目(51279106;51009017;51379002);中央高校基本科研业务经费项目(3132016116;3132016314);交通部应用基础研究项目014329225010);辽宁省教育厅一般项目(L2014214)资助
为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GP...
关键词：船舶横摇运动 灰色模型 时间序列预测 粒子群优化算法 自适应神经模糊推理系统 
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