【摘 要】
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为进一步提高支持向量机预报模型在船舶横摇运动预报中的精确度以及实时性，提出一种利用混沌理论和在线最小二乘支持向量机的实时在线预报方法。在混沌动力系统相空间重构的基
【基金项目】
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国家自然科学基金(51079033)
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为进一步提高支持向量机预报模型在船舶横摇运动预报中的精确度以及实时性，提出一种利用混沌理论和在线最小二乘支持向量机的实时在线预报方法。在混沌动力系统相空间重构的基础上，采用饱和关联维数法对船舶横摇运动的时间序列进行混沌特性判定，并建立混沌在线最小二乘支持向量机实时预报模型。对某船横摇运动时间序列进行预报，仿真结果表明，此模型的实时预报误差指标值RMSE在7％左右，相比于基于支持向量机和神经网络的组合预报模型，该模型能够有效提高预报精确度和收敛速度，延长预报时间。
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