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 |