[发明专利]一种船舶三自由度的混合神经网络模型预测方法及系统

摘要

本发明提供一种船舶三自由度的混合神经网络模型预测方法及系统，包括由船舶上安装的姿态传感器获取原始船舶摇晃姿态数据，将原始船舶摇晃姿态数据通过重采样进行解码得到船舶摇晃姿态时间序列；将船舶摇晃姿态时间序列通过自适应经验小波变换方法进行自适应分解得到分解后多个子序列，形成子序列矩阵，以降低船舶三自由度运动非线性非平稳性，划分为训练集、验证集和测试集；引入双向长短期记忆网络以从过去和未来两个方向学习船舶三自由度的时间特征，使用引力搜索算法与粒子群算法结合的混合优化算法对隐含层节点数和学习率进行寻优，基于优化后的双向长短期记忆网络预测并输出结果。本发明提高了船舶三自由度预测的稳定性与准确性。