【摘 要】
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随着新型水下航行器不断涌现,现有水下航行器数学模型已难以与实际模型吻合.为更好了解新型水下航行器实际模型以及预测新型水下航行器运动,提出应用粒子群(particle swarm o
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773339);浙江省重点研发项目(2019C02002)
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随着新型水下航行器不断涌现,现有水下航行器数学模型已难以与实际模型吻合.为更好了解新型水下航行器实际模型以及预测新型水下航行器运动,提出应用粒子群(particle swarm optimization,PSO)参数寻优和支持向量机(support vector machine,SVM)的水下航行器黑箱建模方法.首先根据水下航行器的运动状态信息和推进器力,应用支持向量机构造出之间的非线性映射关系,然后通过粒子群智能优化算法获得支持向量机的最佳参数组合,进而实现水下航行器的黑箱建模,最后根据推进器力是否时变
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