基于 CEEMDAN-PSO-SVM 的无人船运动姿态预测
人工智能
2024-04-18 v1
摘要
无人船在海上航行时利用主动补偿系统来减轻 onboard 仪器和设备所经历的波浪扰动。然而，无人船姿态的测量存在滞后，因而引入无人船运动姿态预测以补偿信号获取过程中的滞后。本文基于波浪基本原理，推导了波浪能谱中无人船运动姿态的扰动模式。通过对无人船运动姿态进行仿真分析，获取运动姿态数据，为后续工作提供实验数据。设计了一种基于完整经验模态分解伴随自适应噪声(CEEMDAN)、粒子群优化(PSO)和支持向量机(SVM)的综合预测模型，用于预测无人船的运动姿态。仿真结果验证了其相对于传统预测模型的优越预测精度。例如，就均方绝对误差而言，其比EMD-PSO-SVM模型提高了17%。
引用
@article{arxiv.2404.11443,
title = {Prediction of Unmanned Surface Vessel Motion Attitude Based on CEEMDAN-PSO-SVM},
author = {Zhuoya Geng and Jianmei Chen and Wanqiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.11443},
year = {2024}
}