第3卷第3期
2008年6月中 国 舰 船 研 究ChineseJournalofShipResearchVol.3No.3Jun.2008
基于灰色支持向量机的大型集装箱船
上层建筑舱室的噪声预测
孟凡明 姚熊亮 高晓琴 刘 敏1222
1渤海船舶重工有限责任公司军事代表室,辽宁葫芦岛125004
2哈尔滨工程大学船舶工程学院,黑龙江哈尔滨150001
摘 要:以A集装箱船上层建筑舱室噪声实测值为训练样本,利用灰色预测中“累加生成”的优点对训练样本进行处理,使其更具规律性。选用ERBF核函数,建立集装箱船上层建筑舱室噪声的灰色支持向量机预测模型,应用此模型对B集装箱船上层建筑舱室的噪声进行了预测。最后,将此模型推广到了散装货船的舱室噪声预测中。预测结果表明,将灰色理论与支持向量机相结合,能更好地提高船舶上层建筑舱室噪声的预测精度。
关键词:灰色预测理论;支持向量机;累加生成;噪声预测
中图分类号:U661.44 文献标识码:A 文章编号:1673-3185(2008)03-30-04
PredictionoftheNoiseoftheSuperstructureCabinsof
LargeContainerShipBasedonGreySVMMethod
MengFan-ming YaoXiong-liang GaoXiao-qin LiuMin
1MilitaryRepresentativeOffice,BohaiShippingHeavyIndustryCo.Ltd.,Huludao125004,China2SchoolofShipbuildingEngineering,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,ChinaAbstract:ThepaperestablishesanewmodelofgreySVMwithRBFkernelfunctionandisusedtopredictthenoiseofthesuperstructurecabinsoflargecontainership.IttakestheactualmeasurementnoiseofcontainershipA'ssuperstructurecabinsasthetrainingsamplewhichistreatedbyaccumula-tiongenerationinthegreyforecastingmethod.ThemodelisappliedtopredictthenoiseofcontainershipB'ssuperstructurecabins.Finally,ThemodelisalsoappliedtopredictthenoiseofbulkshipC'ssuperstructurecabins.Theresultshowsthatthecombinationofgreyforecastingmethodandsup-portvectormachinecanimprovetheforecastingaccuracy.
Keywords:greyforecastingmethod;supportvectormachine(SVM);accumulationgeneration;noiseprediction1212
1 引 言
船舶上层建筑舱室噪声的预测有着十分重要
的意义,在船舶上层建筑舱室噪声的预测上,实践
经验中已经有很多种近似方法[1]有明显的灰色特性。本文利用灰理论中的“累加生成AGO”,新数据之间的规律是递增的。而SVM方法具有小样本、非线性、高维问题及泛化能力较强等突出特点,能以较少的训练样本建立回归预测模型。很适合船舶方案设计时复杂的上
层建筑舱室噪声的估算。[3]。本文分析上层建筑舱室噪声的特点,找出噪声源对舱室噪声
的影响因素,结合灰理论和支持向量机的特点,建
立上层建筑舱室噪声预测模型。
首先,由于船舶结构的复杂性,船舶的噪声源
也非常复杂,并且传播途径不易确定[2]2 灰色支持向量机预测模型识[4-7],两者具基于灰色预测和支持向量机的相关知,其具体步骤如下:
收稿日期:2008-03-17
作者简介:孟凡明(1971-),男,硕士。研究方向:船舶结构振动噪声控制
姚熊亮(1963-),男,教授,博士生导师。研究方向:船舶与海洋工程结构动力学
E-mail:xiongliangyao@gmail.com
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