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摘要
为使用支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)为船舶操纵运动黑箱建模,针对原样本无法对转艏角速度构建黑箱映射关系的问题,提出两种样本构造方法,并讨论不同样本的构造方法对预报结果精度的影响;对于在黑箱建模过程中模型核函数参数的选取,使用网格搜索交叉验证进行寻优,通过不同参数对预测值准确度的影响证明参数寻优的重要性。以KVLCC2为例,对SVR黑箱模型进行训练,预报10°/10°、20°/20°Z形运动和35°回转运动,基于该模型泛化预报了15°/15°Z形运动和15°、25°回转运动,验证SVR黑箱模型用于船舶操纵运动的有效性和良好的泛化性。
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