基于LSTM的舰船运动姿态短期预测

• 作者: 孙文赟 王国栋 韩斌
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 LSTM 舰船运动 预测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 基础科技
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 3012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2017.07.014

摘要

舰船的六自由度运动状态形成复杂的非线性过程,运动姿态会受到耦合作用、不定周期、噪声信号以及混沌特性等因素的干扰,因此很难得到精确的预测结果.为了提升舰船运动姿态的预测精度,利用舰船时间序列的特点,建立了基于长短期记忆单元(LSTM)模型,对其进行了舰船姿态预测仿真,将结果与时间序列分析法的结果进行对比.实例分析表明:基于LSTM模型的预测方法具有精确度高、易实现的特点.这为舰船运动短期预测提供了一个新的思路和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩斌	江苏科技大学计算机科学与工程学院	54	609	12.0	24.0
2	王国栋	江苏科技大学计算机科学与工程学院	1	11	1.0	1.0
3	孙文赟	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	11	1.0	1.0