[发明专利]一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法有效
| 申请号： | 202110226036.1 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112948969B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 王宇超;王辉;傅荟璇;王成龙;付明玉;邹德鑫;王秋苏;张明月;顾志强 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06F119/14 |
| 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： | 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法，使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理，将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练；搭建LSTMC混合网络；训练LSTMC混合网络；用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练，设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数；把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去，得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测，相比其他单一的神经网络模型，不仅能够提取时间特征，而且能够提取空间特征，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstmc 混合 网络 船舶 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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