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基于长短期记忆神经网络的船舶运动包络预报方法及系统

发布时间: 2023-10-31

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
随着海洋资源探测和开发的不断推进，海上作业和海上航行的需求变得越来越频繁和越来越复杂。其中船舶作为应用最广泛的海上交通工具和海上作业的载体，它从设计到使用都需要考虑六自由度运动对船舶本身以及海上作业效果的影响。在恶劣海况下，剧烈的摇荡运动不仅会影响船上设施的正常运行造成财产损失，甚至还会造成人员伤亡。因此如何精准预测船舶运动的时历数据的相关特征，从而指导相关作业的进行成为了需要被解决的问题。
成果亮点
在基于长短期记忆神经网络模型的船舶运动预报方面，现有技术提出一种基于长短时记忆网络和高斯过程回归的船舶运动预报方法。该方案对获取的某一自由度下的船舶运动历史数据进行归一化处理，形成船舶运动原始时间序列；将原始时间序列分为训练集和测试集；训练集和测试集重新构造数据集，建立长短时记忆网络模型进行预测，得到第一次船舶运动的预测结果；重新构造数据集，建立高斯过程回归模型进行预测，得到第二次船舶运动的预测结果；将高斯过程回归模型得到的预测结果进行反归一化，得到最终的船舶运动预测结果。
团队介绍
哈尔滨工业大学是首批具有博士、硕士学位授予权单位，1996年被确定为首批“211工程”重点建设高校，2002年经教育部批准设立研究生院，2011年被确定为国家优势学科创新平台项目建设高校，2017年进入国家“双一流”建设行列。学校坚持“三海一核”（船舶工业、海军装备、海洋开发、核能应用）办学方略，为我国船舶工业、核工业、国防现代化和经济社会发展做出了重要贡献，已成为我国船海核领域高水平研究型大学。
成果资料