基于改进WLSSVM的无人艇操纵性参数辨识

为了实现高精度的无人艇操纵运动辨识建模,针对最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识无人艇2阶非线性响应模型时,部分参数会辨识不准的问题,设计了余弦处理方法,对辨识模型进行重构;为进一步提高辨识精度,在此基础上根据数据加权思想,结合引入变异策略的自适应粒子群算法,提出了一种可对权值寻优的加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)算法。基于仿真数据和实船数据的辨识结果表明,余弦方法重构后的模型很好地解决了参数辨识不准的问题,权值寻优后的WLSSVM进行参数辨识建模具有更高的预报精度。研究结果能够为无人艇操纵运动的高精度参数辨识建模提供参考。