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  • 船舶運動自適應建模預報
    該商品所屬分類:工業技術 -> 汽車與交通運輸
    【市場價】
    536-776
    【優惠價】
    335-485
    【作者】 彭秀艷 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  汽車與交通運輸  水路運輸 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030718839
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030718839
    作者:彭秀艷

    出版社:科學出版社
    出版時間:2023年06月 

        
        
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    內容簡介
    《船舶運動自適應建模預報》繫統介紹了基於非水動力學和水動力學的船舶運動自適應建模預報(濾波)理論和方法,主要內容包括基於Wiener濾波理論、Kalman濾波理論、智能建模理論和混沌相空間重構理論等的船舶運動自適應建模預報原理和方法,以及解決實際工程問題的推理過程和應用中的具體算法。對於每種自適應建模預報方法均有詳細的理論推導和算法改進過程,並提供根據科研工作整理出的應用實例,通過應用實例分析給出各種方法的特點。《船舶運動自適應建模預報》既闡述船舶運動自適應建模原理知識,也介紹預報算法、步驟及實例,強調理論分析、建模方法、工程應用三者之間的協調發展。
    目錄
    目錄前言第1章 緒論 11.1 概述 11.2 基於時間序列分析法的船舶運動自適應建模與預報 21.3 混沌時間序列預測 41.4 基於水動力學方法的建模與預報 6第2章 基於最小均方誤差準則的AR建模與預報 82.1 最小均方誤差準則和Wiener最優濾波器 82.2 基於LMS算法的自適應AR建模 102.2.1 LMS算法 102.2.2 LMS算法的梯度特性 112.2.3 繫數向量的收斂特性 122.2.4 LMS算法與AR模型 142.3 基於LMS的改進算法 142.3.1 LMS-Newton算法 152.3.2 NLMS算法 172.3.3 仿射投影算法 182.4 基於LMS算法的船舶運動預報 212.4.1 基於LMS算法的自適應AR建模預報模型 212.4.2 仿真實例與分析 222.5 本章小結 29第3章 基於LRLS算法的船舶運動自適應建模與預報 303.1 加權最小二乘準則及RLS算法 303.2 RLS算法的收斂性 343.2.1 參數估計的收斂性 343.2.2 RLS算法的均方收斂性 353.3 線性預報 363.3.1 前向預報 363.3.2 反向預報 383.3.3 變換因子 403.4 LRLS算法 433.4.1 階數更新方程 433.4.2 時間遞推公式 463.5 基於LRLS算法的船舶運動預報 473.5.1 基於LRLS算法的AR建模預報模型 473.5.2 仿真實例與分析 493.6 本章小結 51第4章 基於Kalman濾波算法的船舶運動自適應建模與預報 524.1 線性最小方差估計和射影理論 524.1.1 射影理論 524.1.2 新息序列 554.2 Kalman濾波原理及狀態估計 574.3 基於一步預報的Kalman濾波公式 634.4 基於Kalman濾波算法的船舶運動自適應建模 654.4.1 平穩輸入下的自適應橫向濾波器 664.4.2 非平穩輸入下的自適應橫向濾波器 684.5 基於Kalman濾波算法的船舶運動預報 704.6 本章小結 72第5章 基於LS-SVM的船舶運動自適應建模與預報 735.1 SVM介紹 735.1.1 SVM基本原理 735.1.2 核函數 765.2 LS-SVM介紹 775.2.1 LS-SVM基本原理 785.2.2 參數和核函數參數的確定 795.2.3 移動時間窗 815.3 基於LS-SVM的船舶運動自適應建模 815.4 本章小結 85第6章 基於改進周期圖法的船舶運動自適應建模與預報 866.1 周期圖法 866.1.1 基於周期圖法的船舶運動自適應建模 866.1.2 周期圖預報仿真與分析 896.2 基於改進周期圖法的船舶運動自適應建模 906.2.1 數據交疊分段的周期圖法原理 906.2.2 數據交疊分段和加窗函數改進周期圖法原理 916.3 基於改進周期圖法的船舶運動預報仿真與分析 956.3.1 數據交疊分段改進周期圖法預報仿真與分析 956.3.2 加窗函數改進周期圖法預報仿真與分析 1006.3.3 數據交疊分段和加窗函數改進周期圖法預報仿真與分析 1056.4 本章小結 112第7章 基於改進LSTM算法的船舶運動自適應建模與預報 1137.1 改進的LSTM算法 1137.1.1 LSTM神經網絡模型 1137.1.2 PSO算法 1167.1.3 MHPSO算法 1187.2 MHPSO算法性能分析 1207.2.1 MHPSO算法仿真 1207.2.2 仿真結果對比與分析 1217.3 基於PSO-LSTM和MHPSO-LSTM的預報模型 1237.3.1 基於PSO算法優化的LSTM神經網絡模型 1237.3.2 基於MHPSO算法優化的LSTM神經網絡模型 1247.4 三種預報模型的船舶運動預報仿真與分析 1267.4.1 升沉運動預報分析 1277.4.2 橫搖運動預報分析 1307.4.3 縱搖運動預報分析 1327.5 EMD-MHPSO-LSTM組合模型 1357.5.1 EMD方法 1357.5.2 基於EMD-MHPSO-LSTM組合模型的船舶運動預報 1367.6 船舶運動預報仿真與分析 1387.6.1 升沉運動預報分析 1387.6.2 橫搖運動預報分析 1407.6.3 縱搖運動預報分析 1437.7 本章小結 145第8章 基於變步長LMS算法相空間重構的船舶運動自適應建模與預報 1478.1 混沌時間序列的相空間重構 1478.1.1 時間序列混沌特性分析 1478.1.2 延遲時間的確定 1538.1.3 嵌入維數的確定 1558.1.4 船舶運動混沌時間序列的混沌特性分析與重構 1578.2 變步長LMS算法 1648.3 相空間重構的AR模型 1698.4 基於變步長LMS算法相空間重構的船舶運動預報 1718.5 本章小結 174第9章 基於Volterra級數模型的船舶運動自適應建模與預報 1759.1 Volterra級數自適應預報模型 1759.1.1 Volterra級數模型 1769.1.2 Volterra級數模型項數的確定及預報模型 1769.2 Volterra級數模型的非線性繫統辨識 1799.2.1 基於NLMS算法的Volterra級數核估計 1799.2.2 基於RLS算法的Volterra級數核估計 1819.2.3 基於Kalman濾波算法的Volterra級數核估計 1839.3 基於自適應算法的Volterra級數模型預報 1859.4 船舶運動組合預報 1889.4.1 組合預報建模 1889.4.2 組合預報模型在船舶運動預報中的應用 1919.5 本章小結 193第10章 基於擴展Kalman濾波算法的船舶運動自適應建模與預報 19410.1 擴展Kalman濾波算法 19410.1.1 Kalman濾波算法 19410.1.2 擴展Kalman濾波及線性化 19810.1.3 Kalman濾波器的穩定性和收斂性 20010.2 船舶運動模型 20210.2.1 分離型船舶運動模型 20210.2.2 船舶運動仿真 20710.3 基於擴展Kalman濾波算法的船舶運動模型辨識 21110.3.1 船舶運動模型的變換 21110.3.2 船舶運動模型參數辨識實驗及分析 21410.4 船舶運動自適應預報模型及仿真 21910.5 本章小結 223參考文獻 225


     
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