基于EMD-PSO-LSTM組合模型的船舶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：組合模型 長(zhǎng)短期記憶 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 船舶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)預(yù)測(cè)
摘要：由于船舶在海上航行時(shí)的高隨機(jī)性和復(fù)雜性,單一模型預(yù)測(cè)能力有限,難以做出準(zhǔn)確姿態(tài)預(yù)測(cè)。因此,提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和粒子群優(yōu)化(PSO)的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的組合預(yù)測(cè)模型,對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先通過(guò)EMD算法將由慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在實(shí)時(shí)測(cè)量得到的船舶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,得到有限個(gè)本征模函數(shù)(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型學(xué)習(xí)各IMF分量的短期時(shí)序規(guī)律并進(jìn)行預(yù)測(cè),將各IMF分量的預(yù)測(cè)值相加得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果?；趯?shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真的結(jié)果表明,該組合預(yù)測(cè)模型分別比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿態(tài)角的預(yù)測(cè)中平均絕對(duì)百分比誤差分別降低了約11%和7%,有效提高了船舶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)預(yù)測(cè)精度。
中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)雜志要求:
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