【摘 要】
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在随机变动的海洋环境中,采用单一预测模型对船舶运动进行预报,预报值有时出现大的随机波动,预测误差超出安全限,对船舶运动控制和决策带来严重后果。本文提出了基于极限学习
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨理工大学自动化学院,中国船舶工业系统工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503091)
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在随机变动的海洋环境中,采用单一预测模型对船舶运动进行预报,预报值有时出现大的随机波动,预测误差超出安全限,对船舶运动控制和决策带来严重后果。本文提出了基于极限学习机(ELM)、经验模态分解(EMD)和长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先,通过ELM模型预测方法进行船舶运动姿态的初始预测,然后采用EMD算法分解初始预测残差得到有限个本征模函数(IMF),并利用LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到残差预测值;最后将初始预测值
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