基于蟻群算法的灰色預(yù)報(bào)模型及其在艦船運(yùn)動預(yù)報(bào)中的應(yīng)用.pdf

1、艦船運(yùn)動姿態(tài)的極短期預(yù)報(bào)對于艦船航行及艦載機(jī)著艦的安全起降等方面有著重要的意義。由于受到海浪、海風(fēng)等其他干擾力的影響，艦船產(chǎn)生了復(fù)雜的六自由度運(yùn)動，這六個自由度運(yùn)動具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和非線性性，這就給艦船運(yùn)動極短期預(yù)報(bào)帶來了很大的困難。 本文立足于艦船縱搖運(yùn)動的極短期預(yù)報(bào)，在深入研究灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上，將蟻群算法應(yīng)用于艦船縱搖運(yùn)動姿態(tài)預(yù)報(bào)中，建立了一種適用于非線性系統(tǒng)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)模型--基于蟻群算法的灰色GM(1，1)(ACGM)

2、模型，并首次將其運(yùn)用于艦船運(yùn)動預(yù)報(bào)中。本論文的主要工作如下： 1、研究了艦船縱搖運(yùn)動的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，針對GM(1，1)預(yù)報(bào)模型適用于單調(diào)增加序列的特點(diǎn)，選用了函數(shù)變換型GM(1，1)預(yù)報(bào)模型。 2、在構(gòu)造灰色系統(tǒng)預(yù)測模型時(shí)，本文研究了一些優(yōu)化方法。在經(jīng)過函數(shù)變換的數(shù)列后增加一個平移常數(shù)w再進(jìn)行建模以提高模型的精度。 3、考慮到GM(1，1)模型的背景值的取值不同會影響到模型精度，將蟻群算法運(yùn)用于灰色GM(1，1)模

3、型的參數(shù)選擇中，建立了一種基于蟻群算法的灰色GM(1，1)模型(ACGM(1，1)model)，其中，蟻群算法對于優(yōu)化最優(yōu)平移值w和參數(shù)口有很大的優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上形成了比較適用的預(yù)測模型。 4、借助Matlab軟件，對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，確定模型中的參數(shù)w和α。 通過針對艦船縱搖運(yùn)動的預(yù)報(bào)問題，利用ACGM(1，1)模型進(jìn)行了大量的仿真分析。結(jié)果表明，該預(yù)報(bào)模型提高了預(yù)報(bào)精度，延長了預(yù)報(bào)時(shí)間，這說明本文提出的預(yù)報(bào)模型是