Отрывок: Секция №2 34 Для расчета параметров процесса , и , необходимых в алгоритме ФК, привлекалось 500 значений угла качки, как и для обучения НС. Число значений угла качки, используемое для определения коэффициентов авторегрессионной модели, было принято равным 200, а порядок модели p=10. Рассматриваемый интервал прогноза составлял 10 сек, что соответствует 20 интервалам прогноза t . При проведении исследований для сравнения алгоритмов ра...
Название : | Сравнительный анализ алгоритмов прогноза качки судна |
Авторы/Редакторы : | Антонов Д. В. |
Дата публикации : | 2020 |
Библиографическое описание : | Антонов, Д. В. Сравнительный анализ алгоритмов прогноза качки судна / Д. В. Антонов // Навигация и управление движением : сб. тез. докл. Междунар. семинара (Самара, 28 сент. – 2 окт. 2020 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. И. В. Белоконова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2020. - С. 32-35. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\446706 |
Ключевые слова: | фильтр Калмана задачи прогнозирования качки алгоритм авторегрессии качка судна искусственные нейронные сети моделирование алгоритмов прогноза сравнительный анализ алгоритмов погрешности прогноза прогноз углов качки |
Располагается в коллекциях: | Навигация и управление движением |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Стр.-32-35.pdf | 555.24 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.