【摘 要】
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为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法和自适应粒子群优化(self-adapti
【基金项目】
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国家自然科学基金(61751202,61803064),辽宁省自然科学基金(20180550082,20170540093)
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为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization,SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差
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