[发明专利]一种基于数据融合的混合船舶横摇预测方法

摘要

本发明涉及船舶横摇运动预测技术，具体涉及一种基于数据融合的混合船舶横摇预测方法，将原始数据通过解码得到分辨率为100Hz的原始高分辨率船舶横摇时间序列数据集；采用重采样技术、Hampel identifier算法和深度特征提取技术对原始高分辨率数据进行预处理；将低分辨率数据和深度特征信息数据，划分为训练集、验证集和测试集；分别选用低分辨率数据和深度特征信息数据的训练集建立双向长短期记忆‑卷积神经网络BiLSTM‑CNN初始模型；采用MOFEPSO算法将两种数据集的预测结果进行融合，完成数据融合预测；建立多层误差修正模型，得到预测结果。该方法能精确的确定性的预测船舶运动，具有较大的实际应用潜力。