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

1、艦船運動姿態(tài)的極短期預(yù)報對于艦船航行及艦載機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)雜的六自由度運動，這六個自由度運動具有很強的隨機性和非線性性，這就給艦船運動極短期預(yù)報帶來了很大的困難。 本文立足于艦船縱搖運動的極短期預(yù)報，在深入研究灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上，將蟻群算法應(yīng)用于艦船縱搖運動姿態(tài)預(yù)報中，建立了一種適用于非線性系統(tǒng)的實時預(yù)報模型--基于蟻群算法的灰色GM(1，1)(ACGM)

2、模型，并首次將其運用于艦船運動預(yù)報中。本論文的主要工作如下： 1、研究了艦船縱搖運動的數(shù)據(jù)的特點，針對GM(1，1)預(yù)報模型適用于單調(diào)增加序列的特點，選用了函數(shù)變換型GM(1，1)預(yù)報模型。 2、在構(gòu)造灰色系統(tǒng)預(yù)測模型時，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)行仿真實驗，確定模型中的參數(shù)w和α。 通過針對艦船縱搖運動的預(yù)報問題，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)報模型提高了預(yù)報精度，延長了預(yù)報時間，這說明本文提出的預(yù)報模型是