基于NAR神经网络的船舶运动姿态短期预测
余缜
李军
南京理工大学自动化学院 南京 210094
摘要：船舶在海上作业的过程中,不可避免地会受到风浪的扰动影响,风浪扰动可以分解到船舶运动的六个自由度上,而船舶的六自由度运动是一个复杂的非线性过程.借助预测算法可以对船舶短时间后的运动状态进行预测,从而更好辅助在船舶上的工作活动.为了提升船舶运动姿态的预测精度,建立了非线性自回归(NAR)神经网络模型,并利用NAR模型对船舶运动姿态进行预测仿真,将仿真结果与AR预测法的结果进行对比.仿真结果分析表明,基于NAR神经网络模型的预测算法与传统的基于AR模型的预测算法相比,精度更高,更具有实用价值.
关键词：船舶运动预测时间序列自回归模型神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2021-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1346-1349 )
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