一种CNN-LSTM船舶运动极值预报模型

詹可; 朱仁传

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针对船舶摇荡运动的短期极值预报,提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特征数据,在此基础上构建卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络的组合预报模型,其中CNN模块针对输入数据的局部相关特征,LSTM模块针对数据的时间维度特征.对S175船进行运动仿真测试,结果表明,该模型对未来1~2个周期内的运动极值信息预报效果良好,各项评价指标均明显优于LSTM和门控循环单元(GRU)模型,具有重要的应用价值.

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来源
《上海交通大学学报》 |2023年第8期|963-971|共9页
作者
詹可; 朱仁传;
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作者单位

上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶操纵控制系统;
关键词
局部极值; 短期预报; 卷积神经网络; 长短时记忆网络;

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