基于修正协方差法和神经网络的船舶运动预报方法

作者：丁振兴

来源：信息与电脑(理论版), 2021, 33(23): 48-54.

• 船舶运动预报
• 修正协方差法
• 神经网络

针对风浪影响下的船舶运动预报问题,笔者提出一种基于修正协方差法和神经网络的船舶运动预报方法。该方法根据船舶运动的相关性和周期性特点,首先利用修正协方差法(Modified Covariance Method,MCOV)对船舶运动测量数据进行功率谱分析,将船舶运动分解成若干不同频率的周期运动分量,继而通过神经网络拟合船舶运动方程,实现船舶运动预报。仿真实例比较了该方法与自回归序列(Auto Regressive,AR)、神经网络(Neural Network,NN)、维纳预测(Wiener)等船舶运动预报方法的预报性能,结果表明该方法可以提供较好的船舶运动预报结果,其预报精度优于AR、NN、Wiener等预报方法。

• 单位
  国家信息中心