[发明专利]一种基于海洋环境信息的自主式水下潜器航迹预测方法有效

专利信息
申请号: 201410525535.0 申请日: 2014-10-09
公开(公告)号: CN104268625A 公开(公告)日: 2015-01-07
发明(设计)人: 刘厂;杨淳;赵玉新;高峰;刘利强;韩桂军;李威 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06N3/02 分类号: G06N3/02;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明公开了一种基于海洋环境信息的自主式水下潜器航迹预测方法。实时采集AUV当前的航迹数据,将AUV当前的航迹数据输入到AUV航迹预测模型进行预测,得到AUV的预测航迹。AUV航迹预测模型进行预测的建立过程为:形成AUV航迹预测模型的训练样本;对输入数据主成分分析,得到简化的输入数据;确定计算参数,建立BP神经网络的AUV航迹预测模型;对得到的简化的输入数据进行BP神经网络训练,得到AUV航迹预测模型各层的权值和阈值。本发明将实测的AUV位置数据与海洋环境数据共同作为航迹预测模型的输入,使数据更加完善,从而提高航迹预测精度。
搜索关键词: 一种 基于 海洋环境 信息 自主 水下 航迹 预测 方法
【主权项】:
一种基于海洋环境信息的自主式水下潜器航迹预测方法,其特征在于:实时采集AUV当前的航迹数据,航迹数据包括AUV的经度、纬度、深度、航速和航向,以及潮流、潮汐和海流数据,将AUV当前的航迹数据输入到AUV航迹预测模型进行预测,得到AUV的预测航迹;所述的AUV航迹预测模型进行预测的建立过程为:步骤一:形成AUV航迹预测模型的训练样本,训练样本中的输入数据为先验的AUV的经度、纬度、深度、航速和航向,以及潮流、潮汐和海流数据,输出数据为先验的AUV的经度、纬度和深度数据;步骤二:对输入数据主成分分析,得到简化的输入数据;步骤三:确定计算参数,建立BP神经网络的AUV航迹预测模型;步骤四:对得到的简化的输入数据进行BP神经网络训练,得到AUV航迹预测模型各层的权值和阈值。
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