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基于支持向量机的船舶阻力近似模型
引用本文:肖振业,冯佰威,刘祖源,常海超,王峰.基于支持向量机的船舶阻力近似模型[J].计算机辅助工程,2015,24(4):20-23.
作者姓名:肖振业  冯佰威  刘祖源  常海超  王峰
作者单位:武汉理工大学 交通学院;武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室;武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室;武汉理工大学 交通学院;广东中远船务工程有限公司
基金项目:国家自然科学基金重点项目(51039006);国家自然科学基金(51279147,51179143)
摘    要:为检验支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论构建船舶阻力近似模型的可行性,以国际标准船舶模型KCS为研究对象,采用均匀试验设计方法在船型参数空间内选取样本点;用SHIPFLOW对样本点进行数值模拟,产生样本集;利用SVM理论建立船舶总阻力的近似模型,并与神经网络建立的近似模型进行对比.结果表明SVM近似模型具有较好的预测精度和可推广能力.

关 键 词:船舶阻力    近似模型    支持向量机    神经网络    均匀试验设计    径向基插值
收稿时间:4/9/2014 12:00:00 AM
修稿时间:2014/5/15 0:00:00

Ship resistance approximation model based on support vector machine
XIAO Zhenye,FENG Baiwei,LIU Zuyuan,CHANG Haichao and WANG Feng.Ship resistance approximation model based on support vector machine[J].Computer Aided Engineering,2015,24(4):20-23.
Authors:XIAO Zhenye  FENG Baiwei  LIU Zuyuan  CHANG Haichao and WANG Feng
Abstract:To check the feasibility of building ship resistance approximation model by Support Vector Machine(SVM) theory, the international standard ship model KCS is taken as the research object, the sample points in ship type parameter space are selected by uniform test design method; the sample set is generated by the numerical simulation on the sample points using SHIPFLOW; the approximate model of the total resistance of ship is built by SVM theory and compared with the approximate model which is built by neural network. The results show that the SVM approximation model has better prediction accuracy and generalization ability.
Keywords:ship resistance  approximation model  support vector machine  neural network  uniform test design  radial basis interpolation
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