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.pdf555.24 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.