| 混合动力船舶负载功率预测模型研究 |
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| 引用本文： | 高迪驹,潘康凯,王天真. 混合动力船舶负载功率预测模型研究[J]. 控制工程, 2019, 26(2): 362-367 |
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| 作者姓名： | 高迪驹 潘康凯 王天真 |
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| 作者单位： | 上海海事大学 航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室,上海,201306;上海海事大学 航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室,上海,201306;上海海事大学 航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室,上海,201306 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;上海海事大学研究生创新基金 |
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| 摘 要： | 为了实现混合动力船舶的各动力源之间的最佳负载功率分配,构建了一种基于多分辨率小波神经网络(MRA-WNN)的混沌时间序列短期预测模型。将小波函数与尺度函数共同应用于网络基函数之中,首先从较大尺度上逼近时间序列的整体趋势,然后根据负载功率波动的大小,在不同尺度上逐层加入细节逼近,提高预测精度。由多分辨率解确定小波基函数的平移和伸缩参数,并结合多分辨率学习算法,能减少训练参数,提高计算速度。实验结果表明,MRA-WNN具有较高的预测精度,是混合动力船舶负载功率预测的一种有效方法。
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| 关 键 词： | 混合动力船舶 负载功率 多分辨率小波神经网络 混沌时间序列 短期预测 |
Research on Load Power Prediction Model of Hybrid Power Ship |
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| GAO Di-ju,PAN Kang-kai,WANG Tian-zhen. Research on Load Power Prediction Model of Hybrid Power Ship[J]. Control Engineering of China, 2019, 26(2): 362-367 |
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| Authors: | GAO Di-ju PAN Kang-kai WANG Tian-zhen |
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| Affiliation: | (Key Laboratory of Marine Technology and Control Engineering Ministry of Communications, Shanghai Maritime University,Shanghai 201306, China) |
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| Abstract: | GAO Di-ju;PAN Kang-kai;WANG Tian-zhen(Key Laboratory of Marine Technology and Control Engineering Ministry of Communications, Shanghai Maritime University,Shanghai 201306, China) |
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| Keywords: | Hybrid power ship load power multi-resolution analysis wavelet neural network chaotic time series short-term prediction |
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