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J-GLOBAL ID：201702289540532283   整理番号：17A1775570

単純化した船舶動的モデルを同定するための最適化されたサポートベクトルマシンを適用のシミュレーション評価【Powered by NICT】

Simulative evaluation of applying optimized support vector machines to identify the simplified ship dynamic model

著者 (3件)： Zhu Man (Department of Computer Science, University of Oldenburg, 26121 Oldenburg, Germany) ,  Hahn Axel (Department of Computer Science, University of Oldenburg, 26121 Oldenburg, Germany) ,  Wen Yuan Qiao (School of Navigation, Wuhan University of Technology, 430063 Hubei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDIN  ページ： 381-388  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルに基づくシミュレーションは操縦予測を含む船舶の操縦性を研究し,解析するための十分であり,費用対効果に優れた方法である。その実施を確保するための一つの重要な基礎は比較的低い複雑さと高い精度で船動的モデルの決定である。本研究は,二つの観点から本研究点に貢献することを目指し,合理的な仮定に基づく6自由度(DOF)非線形性と複雑な船舶動的モデルによる船の動的モデルの単純化であるもう一つは,サポートベクトルマシン(SVM)と操縦データを用いた単純化モデルのパラメータを同定した。人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムは最適パラメータ値を選択する約SVMの問題を改善するために使用されている。数値シミュレーション研究のために,多くの実績のある動的モデルを用いたコンテナ船は清浄及び汚染操縦データを生成するために適用した。一次線形野本モデルとの比較は,簡略化した操舵モデルは,より複雑な運動を捉える事が可能であり,優れた性能を示すことを示した。ABCによる最適化SVMは船舶動的モデルの同定のための簡便で効果的な代替法である。測定ノイズのレベルが高いほど,同定結果に悪い影響は注目すべきことである。しかしある程度,フィルタ法は負の影響を緩和し,同定結果を改善することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  操縦性 ,  線形性 ,  *サポートベクトルマシン ,  *船舶 ,  *ダイナミックモデル ,  非線形性 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  *モデル ,  *簡素化 ,  自由度 ,  予測 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 船舶 ,  動的モデル ,  同定 ,  最適化 ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  評価