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基于极限学习机的船舶横摇预测与控制

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究的背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 船舶横摇运动预测第9-11页
        1.2.2 预测控制第11-12页
        1.2.3 极限学习机第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-14页
第2章 基于极限学习机的多步预测模型第14-23页
    2.1 极限学习机第14-17页
        2.1.1 离线型极限学习机第14-16页
        2.1.2 序贯极限学习机第16-17页
    2.2 时间差分学习第17-19页
        2.2.1 强化学习第17-18页
        2.2.2 时间差分算法第18-19页
    2.3 实时多步预测模型的构建第19-22页
        2.3.1 序贯极限学习机的预测形式第19-21页
        2.3.2 基于时间差分学习的误差补偿第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 船舶横摇运动预测第23-35页
    3.1 船舶横摇运动方程第23-28页
        3.1.1 船舶线性横摇运动第25-26页
        3.1.2 船舶非线性横摇运动方程第26-28页
    3.2 船舶横摇实时预测第28-34页
        3.2.1 模型输入结构的选择第28-30页
        3.2.2 基于AIC准则的极限学习机神经元数目的确定第30-32页
        3.2.3 实船数据预测试验第32-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第4章 应用极限学习机的船舶横摇预测控制第35-47页
    4.1 基于极限学习机的广义预测控制器的设计第35-39页
        4.1.1 广义预测控制第35-36页
        4.1.2 基于极限学习机预测模型的广义预测控制器第36-39页
    4.2 船舶减摇鳍控制系统仿真第39-46页
        4.2.1 波浪模型的建立第39-41页
        4.2.2 船舶减摇鳍控制系统第41-43页
        4.2.3 仿真试验与结果分析第43-46页
    4.3 本章小结第46-47页
第5章 总结与展望第47-48页
    5.1 全文总结第47页
    5.2 工作展望第47-48页
参考文献第48-53页
攻读学位期间公开发表论文第53-54页
致谢第54-55页
作者简介第55页

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