基于改进非洲秃鹫算法优化极限学习机的船舶运动预测

来源：电子测量技术杂志2024年第5期北京时间：

作者：戚得众，吴云志，丁璐，丁坦

单位：1.湖北工业大学机械工程学院 武汉 430068; 2.山东农业大学机械与电子工程学院 泰安 271018; 3.武昌首义学院机电学院 武汉 430064

摘要：针对船舶运动预测模型精度不高而造成预测结果误差大的问题，提出一种利用改进非洲秃鹫优化算法（IAVOA）优化模型参数的极限学习机（ELM）预测模型,对船舶运动状况进行预测。在初始化种群时引入Circle混沌映射，增加种群的多样性；加入自适应算子，调整两类秃鹫对其他秃鹫的指引作用，提升算法的收敛速度和解的质量。利用IAVOA优化的ELM模型对船模水池试验运动数据进行预测，并采用均方根误差和平均绝对误差评判该预测模型，与现有其他启发式算法优化ELM模型比较，所提出的IAVOA-ELM具有更优的预测精度和泛化能力。

关键词：极限学习机;秃鹫优化算法;Circle混沌映射;自适应调整算子;船舶运动预测

基金资助：国家重点研发计划（2018YFD0700604）、湖北省教育厅科研计划项目（B2021358）资助