[发明专利]一种基于IWOA-TCN-Attention模型的船舶姿态预测方法在审
| 申请号： | 202310467647.4 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116861617A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 张彪;王胜 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于IWOA‑TCN‑Attention模型的船舶姿态预测方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法步骤主要包括：S1.获取船舶运动姿态的待处理三自由度数据，对数据进行预处理。S2.利用鲸鱼优化算法（WOA）进行改进，提出一种更好的自动寻优方法。S3.利用时域卷积网络（TCN）和注意力机制（Attention mechanism）的特点进行结合，提出一种组合神经网络模型TCN‑Attention。S4.采用IWOA优化算法对TCN‑Attention神经网络的参数进行自动寻优，充分开发神经网络的处理能力。S5.将得到的最佳适应度值对应的最佳参数赋值给TCN‑Attention网络，进行训练后预测船舶三个自由度数据。利用本发明提出的IWOA‑TCN‑Attention模型框架能够解决在船舶姿态预测时存在精度不高，误差较大等问题，可以保障船舶的正常起降和船上工作人员的安全等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 iwoa tcn attention 模型 船舶 姿态 预测 方法 | ||
【主权项】：
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