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基于WT和MGFPE混合模式的船舶横摇运动长期预测
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:《哈尔滨工程大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连海事大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116026, [2]哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60474014);交通部应用基础研究资助项目(200432922504).
中文摘要:

为了获得横摇运动在不同时间尺度下的演变规律,提出了利用小波变换和均生函数周期外推混合模式进行船舶横摇运动非线性时间序列长期预测的方法.该方法通过小波变换对横摇运动时间序列进行多分辨率分析,将原序列分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来,然后采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报和集成.仿真结果表明,此方法能有效地提高预报长度,并能获得较高的建模及预报精度,该方法亦可用于其他非线性时间序列长期预测.

英文摘要:

A hybrid prediction approach combining wavelet transform (WT) and mean-generating function period extrapolation (MGFPE) is presented and applied to the long-term prediction of nonlinear time sequences of ship roll motion. In order to obtain the evolvement rule of ship roll motion under different time scales, wavelet transform is employed to the multi-resolution analysis (MRA) of time sequences of ship roll motion. The original sequences are decomposed into relatively simple quasiperiodic signals according to the scale. The trend terms, periodic terms and stochastic terms are separated from the original sequences, then the mean-enerating function period extrapolation prediction mode is employed to predict and integrate these quasiperiodic signals. Simulation results indicate that this method can improve prediction time and has better precision. This method can also be used for long-term prediction of other nonlinear time sequences.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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