基于支持向量機(jī)的帆船運(yùn)動(dòng)速度預(yù)測(cè)
【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.8基于SVM預(yù)測(cè)方法與基于BP預(yù)測(cè)方法的相對(duì)誤差及其絕對(duì)值比較??
關(guān)于選用的數(shù)據(jù),這里選用的是2013年7月18日運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練數(shù)據(jù),共有891??《。對(duì)于BP選用前623條作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后268《作為測(cè)試數(shù)據(jù)并與SVM的??預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。兩種方法的相對(duì)誤差((預(yù)測(cè)結(jié)果-實(shí)際值)/實(shí)際值)曲線??與相對(duì)誤差的絕對(duì)值(I預(yù)測(cè)結(jié)果-實(shí)際值1/實(shí)際....
圖3夕船速初始數(shù)據(jù)
每旦大學(xué)碩十學(xué)位論也于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)??帆船船速、船向的回歸預(yù)測(cè)??試驗(yàn)的仿真數(shù)據(jù)選用的是2013年7月18日運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練(數(shù)據(jù)的記錄頻率是1條/秒,一條數(shù)據(jù)中包含的數(shù)據(jù)有船速向,風(fēng)帆夾角,帆船前后傾角,帆船左右傾角)。這里,我于帆船速度SVM回歸預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練。圖3.9,....
圖4.6原始船速的變化趨勢(shì)
化窗口選用的是3,即將每3秒的數(shù)據(jù);梢粋(gè)模糊粒子(粒化窗口可W隨意??選取,并沒(méi)有特殊規(guī)定)。這樣,粒化后總共得到297個(gè)粒子。帆船船速粒化后??的結(jié)果如圖4.7所示。發(fā)現(xiàn)粒化后的序列走勢(shì)與原始數(shù)據(jù)一致,說(shuō)明粒化后的粒??子可W很好的表征原始數(shù)據(jù)。??_?化招紙1巧姥巧據(jù)(2....
圖4.20原始船向的變化趨勢(shì)
〇?im抑直思s單7皿扣0?St?礎(chǔ)。?去?志?直?品?完?立??圖4.20原始船向的變化趨勢(shì)?圖4.21船向;蟮淖兓厔(shì)??58??
本文編號(hào):3951208
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