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艦船及浮式平台運動響應智能預報/學者文庫系列

  • 作者：李明偉//徐瑞?//耿敬//王宇田|責編:劉凱元
  • 出版社：哈爾濱工程大學
  • ISBN：9787566146281
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：120
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在總結艦船及浮式平台運動響應智能預報領域研究成果基礎上，首先介紹了艦船及浮式平台運動響應預報涉及的相關技術，包括自回歸模型、水動力模型、機器學習模型、深度學習模型等；其次介紹了一種基於波浪效應的艦船運動回歸預報方法；再次介紹了基於支持向量回歸、深度學習等理論方法提出的5種艦船及浮式平台運動預報模型，針對預報模型的超參求解難題提供了5種對應的超參優選方法；然後，開展實例分析，測試提出新模型和新方法的預報效果；最後探討了艦船及浮式平台運動預報未來發展趨勢。
    本書可供艦船及浮式平台運動響應預測、時間序列預測、機器學習、深度學習等方面的研究人員閱讀，也可供大專院校船舶與海洋工程、數學、電腦等專業教師、研究生、高年級學生參考。
作者介紹
李明偉//徐瑞?//耿敬//王宇田|責編:劉凱元
目錄
第一章  艦船及浮式平台運動預報內涵與必要性
  第一節  艦船及浮式平台運動預報意義
  第二節  艦船及浮式平台運動預報現狀
  第三節  艦船及浮式平台運動預報影響因素
第二章  基於波浪效應的艦船運動回歸預報方法
  第一節  自回歸模型基本原理
  第二節  波浪效應自回歸模型
第三章  艦船及浮式平台運動非線性動力系統模擬方法
  第一節  具有混合核功能的支持向量回歸艦船運動預測模型
  第二節  基於最小二乘支持向量回歸的周期圖估計補償艦船運動預測模型
  第三節  基於經驗模態分解和混合深度學習網路的艦船運動預測模型
  第四節  基於注意力機制和混合深度學習網路的艦船運動預測模型
  第五節  基於集成經驗模態分解和ConvLSTM的浮式平台運動預測模型
第四章  艦船及浮式平台運動智能預報模型的超參優選方法
  第一節  基於混沌蝙蝠新演算法的混合核SVR模型超參優選方法
  第二節  基於改進粒子群演算法的PEM&LSSVR模型超參優選方法
  第三節  基於改進蝴蝶優化演算法的ECG模型超參優選方法
  第四節  基於改進鯨魚優化演算法的C&G&A模型超參優選方法
  第五節  基於改進蟻獅優化演算法的EEMD-ConvLSTM模型超參優選方法
第五章  艦船及浮式平台運動預報典型案例
  第一節  基於混沌蝙蝠演算法和混合核SVR的艦船運動預測方法實例分析
  第二節  PEM&LSSVR-CCPSO艦船運動預測方法實例分析
  第三節  ECG&QBOA艦船運動預測方法實例分析
  第四節  GCWOA-CNN-GRU-AM艦船運動預測方法實例分析
  第五節  EEMD-ConvLSTM-CQALO浮式平台運動預測方法實例分析
第六章  艦船及浮式平台運動預報未來發展趨勢
  第一節  艦船及浮式平台運動預報方法研究趨勢分析
  第二節  艦船及浮式平台運動研究展望
參考文獻

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