摘要
本发明公开了一种基于改进非线性储备池计算模型的无人船建模预报方法,涉及无人船建模技术领域,包括采集无人船历史时刻的运动状态数据,构成输入数据集,对应的未来时刻状态数据构成输出数据集;通过改进的遗传算法优化非线性储备池计算模型的时间延迟阶数,得到最优时间延迟阶数;基于最优时间延迟阶数构建特征矩阵;基于统计量F进行特征选择,保留重要性较高的特征;使用岭回归方法训练输出权重矩阵,进行多步预测;对预测结果进行不确定性估计。本发明实现了对无人船运动状态的高精度多步预测,显著提升预测精度和计算效率;引入不确定性估计和多步预测机制,为无人船在不同作业环境下提供前瞻性决策支持,有效增强航行安全性和控制可靠性。
技术关键词
无人船
预报方法
矩阵
非线性特征
特征选择
遗传算法优化
回归方法
正则化参数
数据
建模技术
样本
速度
元素
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运动
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