船体运动位姿极短期实时预报方法

    公开(公告)号:CN114298382A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111521809.5

    申请日:2021-12-13

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明提供了一种船体运动位姿极短期实时预报方法,其包括:在满足香农采样定理的条件下,以较大采样周期采集船体运动位姿数据,建立AR模型,采用贝叶斯信息BIC准则确定AR模型的阶数,采用限定记忆的递推最小二乘算法进行AR模型参数的在线更新,采用滚动预报的方式进行船体运动位姿多步预报,将预报所得的数据与一定时长的历史数据组合在一起,建立RBF神经网络模型进行拟合插值,获取船体运动位姿极短期预报数据。本发明采用限定记忆的递推最小二乘算法进行在线更新,建立RBF神经网络模型进行拟合插值,可有效提高预报算法的实时性,具有较高的预报准确性。

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