基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ustczl

【摘要】

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为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统（grey particle swarm optimizatio

【作者】

：

张泽国尹建川胡江强柳成

【机构】

：

大连海事大学航海学院

【出处】

：

科学技术与工程

【发表日期】

：

2016年33期

【关键词】

：

船舶横摇运动灰色模型时间序列预测粒子群优化算法自适应神经模糊推理系统 ship rolling motion grey model time ser

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为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统（grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS）。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统;再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横

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