基于EMD-PSO-LSTM組合模型的船舶運動姿態(tài)預測
關鍵詞：組合模型 長短期記憶 神經(jīng)網(wǎng)絡 經(jīng)驗模態(tài)分解 船舶運動姿態(tài)預測
摘要：由于船舶在海上航行時的高隨機性和復雜性,單一模型預測能力有限,難以做出準確姿態(tài)預測。因此,提出一種基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和粒子群優(yōu)化(PSO)的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)的組合預測模型,對船舶運動姿態(tài)進行預測。首先通過EMD算法將由慣性導航系統(tǒng)在實時測量得到的船舶運動姿態(tài)數(shù)據(jù)進行分解,得到有限個本征模函數(shù)(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型學習各IMF分量的短期時序規(guī)律并進行預測,將各IMF分量的預測值相加得到最終的預測結(jié)果。基于實測數(shù)據(jù)進行仿真的結(jié)果表明,該組合預測模型分別比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿態(tài)角的預測中平均絕對百分比誤差分別降低了約11%和7%,有效提高了船舶運動姿態(tài)預測精度。
中國慣性技術(shù)學報雜志要求:
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