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更新MGM(1,n)模型及其在舰船运动姿态预报中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·舰船在海军作战中的重要作用第13页
   ·舰船的六个自由度摇荡运动第13-14页
   ·舰船耐波性研究的必要性第14-16页
     ·安全性第14-15页
     ·作战或作业使用性第15页
     ·适居性第15-16页
   ·国内外的各种研究方法第16-25页
     ·统计预报法第16-17页
     ·卷积方法第17页
     ·Kalmann Filter第17-19页
     ·时间序列分析法第19-20页
     ·周期图法第20页
     ·人工神经网络法第20-21页
     ·艏前波法第21-22页
     ·谱估计方法第22-23页
     ·切片理论预报方法第23页
     ·主成分分析第23-24页
     ·动力学方程第24页
     ·Navier-Stokes方程第24-25页
第2章 灰色系统理论第25-32页
   ·灰色系统理论产生的科学背景第25-26页
   ·灰色系统基本理论及特点第26-29页
     ·灰色系统基本理论第26页
     ·灰色预测理论的特点第26-27页
     ·新信息优先原理第27-28页
     ·GM模型简介第28-29页
   ·灰色预测模型分类第29-31页
     ·数列预测第29页
     ·灾变预测第29页
     ·季节灾变预测第29页
     ·拓扑预测第29-30页
     ·系统综合预测第30-31页
     ·灰色广义预测第31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 舰船运动系统的灰色特性第32-34页
   ·舰船运动系统的灰色特性第32-33页
     ·描述各自由度和波浪的实验数据的灰性第32页
     ·系统中影响各自由度的因素的灰性第32页
     ·影响舰船运动的某些关系是灰关系第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 数据的性质及处理第34-42页
   ·舰船运动数据的特点第34-35页
   ·数据的初始变换第35-39页
     ·极差变换第35-37页
     ·累加生成第37-38页
     ·累减生成第38-39页
   ·关于数据更新的说明第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 更新MGM(1,n)模型第42-49页
   ·GM模型第42页
   ·GM(1,n)模型第42页
   ·多变量灰色模型MGM(1,n)第42-47页
     ·灰色MGM(1,n)模型第43-45页
     ·MGM(1,n)模型参数求解第45-47页
     ·预测模型第47页
     ·GM(1,n)和MGM(1,n)模型的不足第47页
   ·更新MGM(1,n)第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第6章 灰色系统理论在舰船运动预报中的应用第49-71页
   ·应用概述第49-51页
   ·数据的说明第51-52页
   ·对900-1090组数据的建模预报第52-55页
     ·初始变换第52-53页
     ·更新MGM(1,3)的预报效果第53-55页
     ·关于900-1090组数据的预报分析第55页
   ·对1890-2200组数据的建模预报第55-58页
     ·1890-2200组数据的建模预报第55-57页
     ·关于1890-2200组数据的预报分析第57-58页
   ·对2350-2580组数据的建模预报第58-60页
     ·2350-2580组数据的建模预报第58-59页
     ·关于2350-2580组数据的预报分析第59-60页
   ·更新MGM(1,n)的不足第60页
   ·极差变换和平移变换对误差的影响第60-61页
     ·绝对误差第60页
     ·相对误差第60页
     ·关于预报误差的说明第60-61页
   ·数据选取第61-66页
     ·关于原始数据隔点选取的说明第61-64页
     ·关于每次数据更新组数的讨论第64-66页
   ·实验数据和实际时间的相互转换及预报效果的评判第66页
   ·更新MGM(1,n)参数改变与预报误差的关系第66-68页
     ·右端项B的变动对方程组的影响第67页
     ·左端矩阵A的变动对方程组解的影响第67-68页
   ·舰船运动系统李雅普诺夫稳定性分析第68-69页
   ·模型的改进方向第69-70页
     ·原始数据个数的选取第69页
     ·做还原变换时相对误差有所增加第69-70页
   ·本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-79页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第79-80页
致谢第80-81页
附录第81-84页

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