导读:本文包含了黑箱建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水下航行器,黑箱建模,支持向量机,粒子群
黑箱建模论文文献综述
边靖伟,寇立伟,项基[1]（2019）在《应用PSO和SVM的水下航行器黑箱建模》一文中研究指出随着新型水下航行器不断涌现,现有水下航行器数学模型已难以与实际模型吻合.为更好了解新型水下航行器实际模型以及预测新型水下航行器运动,提出应用粒子群(particle swarm optimization,PSO)参数寻优和支持向量机(support vector machine,SVM)的水下航行器黑箱建模方法.首先根据水下航行器的运动状态信息和推进器力,应用支持向量机构造出之间的非线性映射关系,然后通过粒子群智能优化算法获得支持向量机的最佳参数组合,进而实现水下航行器的黑箱建模,最后根据推进器力是否时变,分别以新型四旋翼水下航行器的两种空间运动进行实验验证,并以均方根误差作为空间运动预测结果的评价标准.试验结果表明,基于粒子群参数寻优和支持向量机所构建的水下航行器黑箱模型对空间运动预测具有较小的均方根误差,空间运动预测结果与实际运动基本一致,所建黑箱模型与实际模型基本吻合,能有效预测水下航行器运动状态.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年10期）
孙新蕾,徐锋,黄铖,杨路春[2]（2018）在《基于模型试验的水下航行器操纵运动黑箱建模》一文中研究指出在开展一系列水下航行器模型试验的基础上,获取艇体、舵翼、推进器等的水动力参数,建立六自由度动力学模型。然后,基于RBF神经网络算法,对模型中的向心力、科氏力和阻尼项进行黑箱建模。通过水平面和垂直面的操纵运动仿真,对RBF神经网络在水下航行器黑箱建模中的有效性进行验证。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年17期）
王雪刚,邹早建,任如意,蔡韡[3]（2014）在《基于支持向量机的四自由度船舶操纵运动黑箱建模》一文中研究指出基于整体型船舶操纵运动数学模型,结合船舶操纵运动中横倾运动的特点,建立了应用支持向量机的四自由度船舶操纵运动黑箱预报模型。对某集装箱船进行了10°/10°、15°/15°、20°/20°Z形试验和5°、15°、35°回转试验的数值仿真,获得了操纵运动仿真数据;使用1%的15°/15°、20°/20°Z形试验和5°、15°回转试验仿真数据来训练支持向量,并用训练好的支持向量机预报10°/10°、20°/20°Z形试验和35°回转试验;将预报结果与仿真试验数据进行对比,验证了所提出黑箱预报模型的有效性及良好的泛化性能。(本文来源于《中国造船》期刊2014年03期）
徐翠飞[4]（2013）在《基于数据和黑箱建模理论的钱塘江涌潮自动检测与实时预报方法》一文中研究指出钱塘江在杭州湾处呈现的喇叭口形状造就其独特的风景钱塘江大潮。但是，在人们领略大自然这一奇特魅力的同时，钱塘江涌潮也给人们带来了不可忽视的灾害，几乎每年都会发生多起钱塘江潮水卷人事件。如果能够实现对涌潮的准确预报，就可以增强防灾预案的针对性和可操作性，方便相关部门开展防潮工作，从而减少事故的发生。文中提出一种基于水位数据的“黑箱”建模方法，并在该方法的基础上开发了钱塘江涌潮自动检测与实时预报系统，其主要工作如下：（1）介绍了基于统计规律的涌潮预报方法、基于调和分析的涌潮预报方法和基于水动力学的涌潮预报方法。针对上述叁种预报方法存在的问题，研究一种具有自学习、自适应功能的预报算法。文中提出了一种基于历史水位数据的“黑箱”建模方法，通过“黑箱”建模最终确定了判断涌潮到达的具体条件，并且提出了相应的涌潮分段实时预报方法，以满足钱塘江涌潮预报的需求。（2）针对历史水位数据中存在的问题（数据扰动、不符合规律等），对钱塘江进行实地调研，分析流速辅助判断的必要性，并基于Android操作系统设计流速检测装置以采集SurfaceVelocity Radar (SVR)流速仪数据。对涌潮自动监测站进行了升级试点改造，新增SVR流速仪并设计适配器以消除紊流对流速测量的影响。（3）将采集到的现场数据通过GPRS/GSM网络传输到水文站服务器。开发钱塘江涌潮预报软件，对文中提出的涌潮分段实时预报方法进行具体实现，并将预报结果存至实时预报数据库中，以便预报信息发布。（4）为方便对涌潮实时预报信息的查看，对钱塘江涌潮实时预报网站进行设计开发。通过调用google地图以及文本形式两种方式，实现预报信息的显示模块；设计管理员控制模块，系统管理员可通过该网站对预报信息进行修正，方便其对涌潮预报信息的管理。（5）对系统进行实际运行，以测试该预报方法的性能。将预报结果与实际涌潮信息进行对比分析可知，文中提出的预报方法具有较高的精度，满足了人们对钱塘江涌潮实时预报的需求。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2013-12-01）
徐锋,邹早建,徐小卡,尹建川[5]（2013）在《基于支持向量机的船舶操纵运动黑箱建模》一文中研究指出根据船舶自航模15°/5°Z形试验结果,应用最小二乘支持向量机对船舶操纵运动进行了黑箱建模,针对支持向量机参数选择的不确定性,使用网格搜索法进行了参数寻优;应用所建立的支持向量机回归模型对该自航模的10°/1°,25°/5°Z形试验及35°回转试验进行了操纵运动预报.预报结果同试验结果相比吻合良好,证明了支持向量机应用于船舶操纵运动黑箱建模的有效性,以及网格搜索法在支持向量机参数寻优中的可行性.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2013年11期）
刘长德,张华,韩阳,师超[6]（2013）在《基于LS-SVM的船舶操纵性黑箱建模与预报研究》一文中研究指出文章提出了基于LS-SVM的船舶操纵性黑箱建模方法,通过选取影响操纵性能的主要因素,利用LS-SVM建立了操纵性能的非线性回归模型,并利用回归模型对自航模回转试验进行了预报,通过试验与预报结果的对比分析表明,所建立的回归模型具有较高的预报精度,为船舶操纵性预报提供了一种新的技术手段。(本文来源于《船舶力学》期刊2013年08期）
魏方以,陈胜怀,曾丽敏[7]（2010）在《基于黑箱建模的船型要素数学建模研究》一文中研究指出船舶主尺度要素数学模型的建立是一项重要的工作,而影响主尺度的因素较多,用传统的理论模型计算的结果容易产生较大的误差。提出用黑箱建模方法来预测这些参数,运用多元回归分析对黑箱模型进行求解并通过实例验证该方法的有效性和实用性。(本文来源于《造船技术》期刊2010年06期）
魏传锋,王浚[8]（2005）在《黑箱建模方法在环境模拟试验中的应用》一文中研究指出某大型环境模拟试验设备中一些制冷设备的热力参数,如涡轮膨胀机的出口温度,很难用传统的计算公式来准确求解这一问题。文章提出了用黑箱建模方法来预测这些参数；运用多元回归分析和人工神经网络的方法对黑箱模型进行求解。通过试验数据的验证,表明预测值与试验值非常接近,说明该方法是一种简便易行、准确性高的计算方法。(本文来源于《航天器环境工程》期刊2005年04期）
刘合,邹继刚,李天舒,李文秀[9]（2001）在《基于小波信号分析的联合站沉降脱水系统黑箱建模》一文中研究指出根据小波变换的多分辨率分析特性 ,设计的 2分频分解 /综合滤波器 ,将油田联合站沉降脱水系统的输入输出信号进行分频处理 ,根据分频处理后得到的信号 ,估计出沉降脱水系统各频带内传递函数低阶逼近模型的参数 ,然后利用综合滤波器 ,将各频带的逼近模型进行组合 ,最终得到联合站沉降脱水系统的传递函数模型 .仿真结果验证了该模型的正确性 .(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2001年04期）
张平[10]（1995）在《非线性动态系统“黑箱”建模方法的研究》一文中研究指出本文研究弱非线性动态系统＂黑箱＂建模的理论和方法，并简要给出根据此方法建模的结果。(本文来源于《电子学报》期刊1995年12期）
黑箱建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在开展一系列水下航行器模型试验的基础上,获取艇体、舵翼、推进器等的水动力参数,建立六自由度动力学模型。然后,基于RBF神经网络算法,对模型中的向心力、科氏力和阻尼项进行黑箱建模。通过水平面和垂直面的操纵运动仿真,对RBF神经网络在水下航行器黑箱建模中的有效性进行验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
黑箱建模论文参考文献
[1].边靖伟,寇立伟,项基.应用PSO和SVM的水下航行器黑箱建模[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[2].孙新蕾,徐锋,黄铖,杨路春.基于模型试验的水下航行器操纵运动黑箱建模[J].舰船科学技术.2018
[3].王雪刚,邹早建,任如意,蔡韡.基于支持向量机的四自由度船舶操纵运动黑箱建模[J].中国造船.2014
[4].徐翠飞.基于数据和黑箱建模理论的钱塘江涌潮自动检测与实时预报方法[D].杭州电子科技大学.2013
[5].徐锋,邹早建,徐小卡,尹建川.基于支持向量机的船舶操纵运动黑箱建模[J].北京航空航天大学学报.2013
[6].刘长德,张华,韩阳,师超.基于LS-SVM的船舶操纵性黑箱建模与预报研究[J].船舶力学.2013
[7].魏方以,陈胜怀,曾丽敏.基于黑箱建模的船型要素数学建模研究[J].造船技术.2010
[8].魏传锋,王浚.黑箱建模方法在环境模拟试验中的应用[J].航天器环境工程.2005
[9].刘合,邹继刚,李天舒,李文秀.基于小波信号分析的联合站沉降脱水系统黑箱建模[J].哈尔滨工程大学学报.2001
[10].张平.非线性动态系统“黑箱”建模方法的研究[J].电子学报.1995