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题名组合小波分析与神经网络的船舶缆绳载荷预测
被引量:4
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作者
郑剑
白响恩
肖英杰
张浩
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机构
上海海事大学航运仿真技术教育部工程研究中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第7期254-257,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(51149001)
上海市教育委员会科研创新项目(11CXY49)资助
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文摘
为实现船舶缆绳载荷短期高精度预测,提出一种将小波多尺度分解重构法与BP神经网络组合建模的预测算法。该组合算法利用小波多尺度分解重构法对非平稳的船舶缆绳载荷序列进行分解重构计算,将非平稳的原始缆绳载荷序列转化为多层较平稳缆绳载荷序列分量,再利用BP神经网络预测算法对各层分量建立预测模型,以实现短期预测计算。仿真结果表明:该组合算法实现了缆绳载荷的短期高精度预测,具有较强的细分与自学习能力,能够满足工程中对缆绳载荷预测精度的需要。
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关键词
缆绳载荷
多尺度分解重构
BP神经网络
非平稳时间序列预测
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Keywords
Mooring load, Multi-scale decomposition and reconstruction, BP neutral network, No-stationary time seriesforecasting
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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