基于BP神经网络的AUV航迹预测方法研究

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基于BP神经网络的AUV航迹预测方法研究

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基于BP神经网络的AUV航迹预测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 课题研究的背景、目的和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状及分析	第11-13页
1.2.1 自主式水下潜器研究现状	第11-12页
1.2.2 AUV航迹预测研究现状	第12-13页
1.3 论文的主要研究内容与章节安排	第13-16页
第2章海洋环境对AUV航迹影响分析	第16-28页
2.1 海洋环境要素介绍	第16-19页
2.1.1 海流	第16-17页
2.1.2 潮汐	第17-18页
2.1.3 潮流	第18-19页
2.2 AUV航迹分析	第19-24页
2.2.1 AUV坐标系	第19-21页
2.2.2 AUV空间运动数学模型	第21-23页
2.2.3 AUV航迹预测分析	第23-24页
2.3 多变量时间序列预测	第24页
2.4 海洋再分析数据	第24-26页
2.5 本章小结	第26-28页
第3章航迹预测输入数据处理	第28-44页
3.1 AUV传感器与误差来源分析	第28-30页
3.1.1 AUV传感器	第28-29页
3.1.2 实测误差分析	第29-30页
3.2 位置异常数据的检验与处理	第30-32页
3.2.1 位置数据完整性检测	第30-31页
3.2.2 异常数据处理	第31-32页
3.3 灰色预测模型及算法	第32-36页
3.3.1 灰色预测基本概念及特点	第32-33页
3.3.2 灰色预测模型及预测步骤	第33-36页
3.4 灰色预测处理数据缺失	第36-39页
3.4.1 经度数据补充	第36-37页
3.4.2 纬度数据补充	第37-38页
3.4.3 深度数据补充	第38-39页
3.5 海洋环境数据插值	第39-43页
3.5.1 三次样条插值	第40页
3.5.2 海洋环境数据插值	第40-43页
3.6 本章小结	第43-44页
第4章 BP神经网络改进及预测模型建立	第44-56页
4.1 BP神经网络分析	第44-49页
4.1.1 BP神经网络原理模型及算法	第44-46页
4.1.2 BP神经网络算法实现步骤	第46-47页
4.1.3 BP神经网络缺陷分析	第47-48页
4.1.4 BP神经网络改进方向	第48-49页
4.2 BP神经网络算法改进	第49-53页
4.2.1 主成分分析	第49-51页
4.2.2 学习速率自适应调整	第51-52页
4.2.3 组合预测	第52-53页
4.3 AUV航迹预测模型	第53-55页
4.3.1 原始预测模型	第53页
4.3.2 组合预测模型	第53-54页
4.3.3 海洋环境影响模型	第54-55页
4.4 本章小结	第55-56页
第5章预测模型仿真及结果分析	第56-72页
5.1 航迹预测仿真预备知识	第56页
5.2 航迹预测模型仿真	第56-67页
5.2.1 原始模型仿真	第56-62页
5.2.2 组合模型仿真	第62-63页
5.2.3 海洋环境模型仿真	第63-67页
5.3 预测结果比较分析	第67-69页
5.4 AUV航迹预测应用	第69-71页
5.5 本章小结	第71-72页
结论	第72-74页
参考文献	第74-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第80-81页
致谢	第81页

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