| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 引言 | 第9-12页 |
| 1 课题的提出 | 第9页 |
| 2 国内外船舶横摇运动的研究现状与发展趋势 | 第9-12页 |
| 第1章 船舶横摇运动模型 | 第12-31页 |
| ·基于谱分析的长峰波随机海浪及其仿真 | 第12-19页 |
| ·Longuet-Higgins波幅模型与海浪频谱 | 第12-15页 |
| ·Longuet-Higgins波倾角模型与波倾角频谱 | 第15-17页 |
| ·长峰波随机海浪仿真 | 第17-19页 |
| ·研究船舶摇荡运动的坐标系 | 第19-20页 |
| ·船舶线性横摇运动数学模型 | 第20-25页 |
| ·船舶线性横摇受力分析 | 第20-23页 |
| ·线性横摇运动数学模型 | 第23-25页 |
| ·船舶在长峰波海浪中的横摇 | 第25-28页 |
| ·船舶非线性横摇运动数学模型 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第2章 基于ARMA模型的船舶横摇运动的建模预测 | 第31-41页 |
| ·AR(p)模型 | 第31-33页 |
| ·AR(p)预报模型 | 第32页 |
| ·最佳AR(p)模型的确定 | 第32-33页 |
| ·ARMA模型辨识和预测 | 第33-36页 |
| ·ARMA模型的定义 | 第34页 |
| ·模型阶次的确定 | 第34-35页 |
| ·模型的参数估计 | 第35页 |
| ·平稳时间序列的预报 | 第35-36页 |
| ·模型拟合残量的自相关检验 | 第36页 |
| ·基于MATLAB系统辨识工具箱 | 第36-37页 |
| ·ARMA模型在船舶横摇运动时间序列预报研究中的应用 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于双向差分与灰色周期外延的船舶横摇运动的预测 | 第41-59页 |
| ·双向差分对船舶横摇运动的预测 | 第41-49页 |
| ·动态系统分析 | 第41-42页 |
| ·起伏型序列的建模 | 第42-48页 |
| ·双向差分对船舶横摇运动时间序列的预报研究 | 第48-49页 |
| ·灰色周期外延对船舶的预测 | 第49-58页 |
| ·灰色─周期外延组合模型 | 第50-56页 |
| ·灰色周期外延的建模 | 第56-57页 |
| ·灰色─周期外延对船舶横摇运动时间序列的预报研究 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于周期叠加与周期提取─ANFIS的船舶横摇运动预报 | 第59-78页 |
| ·周期叠加 | 第59-62页 |
| ·周期选定 | 第59-61页 |
| ·周期叠加对船舶横摇运动时间序列的预报研究 | 第61-62页 |
| ·ANFIS神经网络 | 第62-75页 |
| ·ANFIS的结构 | 第62-65页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第65-69页 |
| ·模糊系统的Takagi-Sugeno模型 | 第69-72页 |
| ·系统参数的学习算法 | 第72-75页 |
| ·周期提取─ANFIS组合模型对船舶横摇运动时间序列的预报 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 研究生履历 | 第83页 |
