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基于EMD-LSTM的船舶运动姿态短期预测 被引量:5
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作者 夏骏达 郑伟伦 +1 位作者 王子涵 李军 《计算机与数字工程》 2022年第7期1434-1438,共5页
船舶海上作业可以采用波浪补偿系统提高作业安全性,但因船舶姿态信号采集、处理环节带来的时滞,使得波浪补偿系统的运动补偿存在滞后,利用船舶姿态预测可以较好地弥补运动滞后。因此,论文研究了基于EMD-LSTM的船舶运动姿态预测模型。该... 船舶海上作业可以采用波浪补偿系统提高作业安全性,但因船舶姿态信号采集、处理环节带来的时滞,使得波浪补偿系统的运动补偿存在滞后,利用船舶姿态预测可以较好地弥补运动滞后。因此,论文研究了基于EMD-LSTM的船舶运动姿态预测模型。该算法利用经验模态分解(EMD)将非线性非平稳的船舶运动姿态信号分解为若干个本征模函数(IMF)和残差信号。通过长短期记忆网络(LSTM)学习各IMF分量和残差信号的短期时序规律并进行预测。相比于AR、LSTM等单一预测模型,该模型的预测精度有明显提高。 展开更多
关键词 组合模型 经验模态分解 时间序列 长短期记忆网络 船舶运动姿态预测
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