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基于LSSVM-PSO模型的自主水下滑翔机能耗预测方法( Energy consumption prediction method based on LSSVM-PSO model for autonomous underwater gliders )
Y Song X Xie Y Wang S Yang P Wang
目前，大多数自主式水下滑翔机（AUGs）都是由一次锂电池驱动的。由于一次锂电池的荷电状态和海洋环境对滑翔机的影响难以测量，很难准确预测滑翔机的能耗，导致许多滑翔机任务失败。为了安全地执行AUG任务，有效地优化AUG的运动参数，提高AUG的续航能力，建立准确的AUG能耗预测模型是非常重要的。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)算法的新模型，即LSSVM-PSO模型，用于预测AUG的能耗。考虑到核函数和LSSVM相关参数对预测模型性能的影响较大，建立了基于不同核函数的LSSVM能耗预测模型，并利用粒子群算法对模型参数进行优化。以海试数据为基础，比较了不同核函数的LSSVM-PSO模型的性能。结果表明，采用径向基核函数的LSSVM-PSO模型具有较高的能耗预测精度。比较了不同样本容量训练的LSSVM-PSO模型与传统的数学能耗预测模型的性能。结果表明，LSSVM-PSO模型具有足够大的训练样本容量。
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