混合动力船舶负载功率预测模型研究

高迪驹; 潘康凯; 王天真

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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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来源
《控制工程》 |2019年第2期|362-367|共6页
作者
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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
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;

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