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J-GLOBAL ID：201702221273389918   整理番号：17A1329012

クラスタ化ANFISモデルに基づく船舶の横揺れ運動のリアルタイム予測【JST・京大機械翻訳】

Real time prediction of ship rolling motion based on subtractive clustering ANFIS model

著者 (6件)： Zhang Zeguo (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026) ,  Yin Jianchuan (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026) ,  Hu Jiangqiang (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026) ,  Li Ke (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026) ,  Huangpu Guoguang (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026) ,  Dong Xianli (大連海事大学 航海学院,遼寧 大連,116026)
資料名： Shanghai Haishi Daxue Xuebao  (Shanghai Haishi Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 1  ページ： 7-11,67  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3617A  ISSN： 1672-9498  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 船舶における船舶の航行状態を正確かつ効率的に予測するためには,人,貨物,および船舶の安全性を保証するために,船舶の状態を正確に予測することができる。クラスタ化に基づく適応型ニューロファジィ推論システム(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)モデルを提案し,SC-ANFISモデルをクラスタ化アルゴリズムによってクラスタ化した。ファジィルールの数を得て,神経ファジィ推論システムを確立して,次に,BPアルゴリズムと最小二乗推定アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを用いて,予測システムを最適化し,最適予測システムモデルを得て,自己相関分析を用いて予測システムモデルの入力を決定した。このモデルを用いて、大連海事大学の科学研究教育船の「育った」号の横揺れ運動に対してリアルタイム予測を行い、結果はこの方法が実行可能で、有効であり、そして比較的高い予測精度があることを検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *船舶 ,  システムモデル ,  アルゴリズム ,  *横揺れ ,  *クラスタ化 ,  *予測 ,  最小二乗法 ,  安全性 ,  最適化 ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測システム ,  ファジィ推論システム ,  *実時間 ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ship rolling motion ,  time series prediction ,  Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS) ,  Subtractive Clustering (SC)

分類 (1件)： 船舶性能  (QJ02010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラスタ化 ,  ANFIS ,  モデル ,  船舶 ,  横揺れ ,  運動 ,  リアルタイム ,  予測