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基于果蝇优化算法的支持向量机参数优化在船舶操纵预报中的应用
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:上海交通大学学报
  • 时间:2013
  • 页码:884-888
  • 期号:06
  • 便笺:31-1466/U
  • 分类:U661.33[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程]
  • 作者地址:上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;上海交通大学海洋工程国家重点实验室;
  • 作者机构:[1]上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海200240, [2]上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50979060),教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110073110009)
中文摘要:

应用果蝇优化算法对船舶操纵运动预报的ε-支持向量机(ε-SVM)的参数进行优化,建立船舶操纵运动预报黑箱模型,并用所建立的模型对Z形试验进行预报.通过预报结果与仿真试验结果对比,验证了该优化算法的有效性.研究结果表明,所设计的参数寻优方法具有算法设置简单、调整参数少以及不易陷入局部极小值等优点.

英文摘要:

The fruit fly optimization algorithm (FOA) was applied to optimize the parameters of ε-support vector machine (ε-SVM). By using theε-SVM, a black-box model for predicting the ship manoeuvring mo- tion was established and applied to predict the zig zag tests. The validity of the proposed algorithm was verified by comparing the predicted results with the simulation data. It is shown that the proposed algo- rithm is simple, convenient and effective.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903