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原文传递基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法及系统

专利名称：	基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法及系统
摘要：	本发明公开了基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法及系统，将预先采集的船舶运动数据执行聚类分析算法，划分为若干个聚类，并确定每个聚类所对应的聚类中心；计算待预测样本与各聚类中心的距离，获取距离最近的聚类；在该距离最近的聚类上计算待预测样本的预报结果。基于聚类分析的局部数据思想，将船舶运动数据集按照相似度自动划分为若干个聚类，待预测样本的预报结果在中心距离最近的聚类上进行计算，而不必在整个数据集上进行计算，这样不仅可以加速预报，还能保证一定的预报精度。相比传统GPR方法不仅具有更高的计算效率，而且精度的损失也不明显。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	上海交通大学
发明人：	欧阳子路;邹璐;刘金洲;邹早建
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-21T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-10T00:00:00+0800
申请号：	CN202311052792.2
公开号：	CN117022598A
代理机构：	上海诺衣知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	刘艳芝
分类号：	B63B79/30;G06F18/23213;G06F18/27;B;G;B63;G06;B63B;G06F;B63B79;G06F18;B63B79/30;G06F18/23213;G06F18/27
申请人地址：	200030 上海市闵行区华山路1954号
主权项：	1.基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：将预先采集的船舶运动数据集执行聚类分析算法，划分为若干个聚类，并确定每个聚类所对应的聚类中心；计算待预测样本与各聚类中心的距离，获取距离最近的聚类；在该距离最近的聚类上计算待预测样本的预报结果。 2.根据权利要求1所述的基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：将预先采集的船舶运动数据执行聚类分析算法的具体步骤如下：步骤1、收集自航模试验或实船试验过程中采集获得的船舶运动数据，包括纵荡速度u、横荡速度v、艏摇角速度r和舵角δ这四种信号；步骤2、应用自航模试验或实船试验过程中采集获得的船舶运动数据，构建数据集其中xi为第i个样本的输入，输入xi的具体数学结构为xi＝[ui,vi,ri,δi]；yi为第i个样本的输出，输出的数学含义在船舶三个运动方向(纵荡运动、横荡运动和艏摇运动)上的含义分别为纵荡加速度udot、横荡加速度vdot和艏摇加速度rdot；xi(i＝1,2...n)组成的矩阵为X，即X＝[x1,x2...xn]T；yi(i＝1,2...n)组成的矩阵记为y，即：y＝[y1,y2...yn]T；步骤3、对X中n个样本xi(i＝1,2...n)组成的数据集进行标准化，并随机初始化若干个聚类中心；步骤4、计算数据集中的每个样本xi(i＝1,2...n)与聚类中心的欧氏距离，并将每个样本划分至与其距离最近的聚类；步骤5、重新计算每个聚类的中心，并判断是否收敛，如果收敛，输出聚类结果；否则，返回执行步骤4。 3.根据权利要求2所述的基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：对于待预测的样本x，f(x)的均值m(f(x))可以表达为：其中，kf为协方差函数，K为协方差矩阵，/>为观测值噪声的方差，In为维数为n的单位矩阵。 4.根据权利要求3所述的基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：x的预测结果主要由训练数据集中与x相似度高的样本决定。 5.根据权利要求4所述的基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：根据如下公式计算待预测样本x的预报结果：其中，m(f(x))为f(x)的均值；cov(f(x))为f(x)的协方差；Xs为聚类中心距离x最近的聚类，ys＝[ys1,ys2...ysm]T(m＜n)为Xs对应的观测值向量，Im为维数为m的单位矩阵。 6.根据权利要求5所述的基于局部高斯过程回归的船舶操纵运动预报方法，其特征在于：f(x)的均值和方差的计算负荷分别为O(m)和O(m2)。 7.船舶操纵运动预报模型，其特征在于：包括数据处理模块、运动预报模块、预报结果输出显示模块；其中，数据处理模块应用权利要求1至6中任一项所述方法对预先采集的船舶运动数据进行聚类分析，获取若干聚类，并计算待预测样本到各聚类中心的距离；运动预报模块用于将待预测样本在距离最近的聚类上计算预报结果；预报结果输出显示模块用于显示预报结果。 8.根据权利要求7所述的船舶操纵运动预报模型，其特征在于：所述预报结果显示包括但不限于曲线对比图模式、表格模式。 9.根据权利要求8所述的船舶操纵运动预报模型，其特征在于：所述预报结果包括但不限于船舶纵荡速度、横荡速度、艏摇角速度、预报所消耗的时间。 10.根据权利要求9所述的船舶操纵运动预报模型，其特征在于：所述预报结果包括实测值、传统方法预报值、权利要求7所述模型预报值的曲线对比图。