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智能预报技术及其在船舶工程中的应用 - 刘胜等
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丛书序
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2024-04-29 20:48:37
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封面
版权信息
丛书编委会
丛书序
前言
第1章 绪论
1.1 时间序列分析预报技术
1.2 时间序列灰色预报技术
1.3 混沌序列预报技术
1.4 分解组合预报技术
1.5 人工神经网络预报技术
1.6 支持向量机预报技术
1.7 在线实时预报技术
1.8 船舶运动姿态预报技术
1.9 船舶控制系统故障预报技术
第2章 智能预报技术理论基础
2.1 信息熵加权Elman神经网络原理
2.2 统计学习理论与支持向量机
2.3 群体智能优化算法
第3章 船舶横摇运动姿态神经网络智能预报技术
3.1 经验模式分解理论
3.2 预报能力评价准则
3.3 船舶横摇运动姿态神经网络预报技术
3.4 船舶横摇运动姿态经验模式分解域神经网络预报技术
第4章 船舶横摇运动姿态支持向量机混沌智能预报技术
4.1 船舶横摇运动姿态混沌动力学特征研究
4.2 变异小波v-支持向量机
4.3 单变量鲁棒小波v-支持向量机
4.4 基于改进支持向量机的混沌智能预报方法
4.5 船舶横摇运动改进支持向量机混沌智能预报技术
第5章 船舶航向支持向量机智能预报技术
5.1 并行优化支持向量机
5.2 船舶航向改进鱼群算法支持向量机并行优化预报技术
5.3 支持向量机性能多目标优化技术
5.4 船舶航向改进免疫鱼群算法支持向量机多目标优化预报
第6章 船舶横摇运动姿态最小二乘支持向量机智能预报技术
6.1 最小二乘支持向量机(LSSVM)
6.2 混沌最小二乘支持向量机预报技术
6.3 时间序列变参数混沌LSSVM预报技术
第7章 船舶航向控制系统故障智能预报技术
7.1 船舶航向控制系统故障模式及原因分析
7.2 船舶航向控制系统故障树构建
7.3 船舶航向控制系统故障工况下建模
7.4 船舶航向控制系统故障小波网络/支持向量机组合预报技术
参考文献
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