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J-GLOBAL ID：201702266272571335   整理番号：17A1657738

船舶搭載レーダの波浪測定のための波浪予測法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Forecasting of Wave Spectrum Based on X-band Radar

著者 (3件)： Zhang Xinyu (大連艦艇学院航海系,遼寧大連,116018) ,  Shi Bowen (大連海事大学航海学院,遼寧大連,116026) ,  Shi Aiguo (大連艦艇学院航海系,遼寧大連,116018)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 4  ページ： 31-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 船舶搭載レーダ測定システムにおけるWaMoS II船搭載のリアルタイム測定の波浪スペクトル情報に基づき,ウェーブレット分解と時系列分析法を用いて,波浪スペクトル予測研究を行った。海波は非定常性と非線形性を持つため、訓練アルゴリズムが簡単、一般化能力が強い、非線形処理能力が強いなどの利点を持つエコー状態ネットワークを時系列予測方法として、既知の波浪時系列データサンプルを訓練し、非線形モデルを構築し、未知の波浪スペクトル情報を予測する。上述の方法を応用することによって、波浪スペクトルの予測と方向スペクトルの予報を実現し、その中の方向スペクトルの予報は初めて実現した。シミュレーション結果により、上記のアルゴリズムは中短期の範囲内(予報長さ6~8時間)において、比較的高い予報精度を達成できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *船舶 ,  時系列分析 ,  非線形性 ,  計測システム ,  *波浪 ,  スペクトル ,  波浪スペクトル ,  *波浪予報 ,  *搭載レーダ ,  シミュレーション ,  学習アルゴリズム ,  スループット
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  時系列データ ,  時系列予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Echo state networks ,  Frequency spectrum ,  Directional spectrum ,  Time series forecasting

分類 (4件)： 波浪,潮流  (DC06040R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  海岸工学  (RC13000X) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 船舶 ,  搭載レーダ ,  波浪 ,  波浪予測 ,  研究