基于门控循环网络的海浪波倾角预测研究

赵建鹏; 张爱军; 蔡程飞; 苏印红

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基于门控循环网络的海浪波倾角预测研究

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海浪的波倾角是一种非线性随机时间序列,对于舰载机的起降和舰载稳定平台的控制具有重要的指导意义。传统的时间序列预测方法诸如自回归滑动平均预测、神经网络预测法等,有时无法提供较高的精度。因此,提出一种基于门控循环网络的海浪模型时间序列预测法。结果表明,在平均绝对百分比误差上分别比BP神经网络、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)下降了85.0%、80.3%、34.4%;在均方根误差上分别下降了27.1%、37.7%和7.5%。与传统方法相比,门控循环网络在处理长依赖时间序列上更有优势,预测精度更高。

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来源
《国外电子测量技术》 |2019年第5期|96-100|共5页
作者
赵建鹏; 张爱军; 蔡程飞; 苏印红;
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作者单位

南京理工大学机械工程学院;

南京信息工程大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化技术在各方面的应用;
关键词
海浪模型; 时间序列预测; 神经网络; 深度学习; 门控循环网络;

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