舰船科学技术2024,Vol.46Issue(13) :132-136.DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2024.13.023

基于CNN-GRU模型的USV运动姿态多步预测方法

Multi-step motion attitude prediction method of USV based on CNN-GRU model

宋大雷 黄希妍 李康 傅敏龙 罗晔 陈溟
舰船科学技术2024,Vol.46Issue(13) :132-136.DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2024.13.023

基于CNN-GRU模型的USV运动姿态多步预测方法

Multi-step motion attitude prediction method of USV based on CNN-GRU model

宋大雷 1黄希妍 1李康 1傅敏龙 1罗晔 2陈溟3
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作者信息

  • 1. 中国海洋大学工程学院,山东青岛 266100
  • 2. 中国船舶集团有限公司系统工程研究院,北京 100094
  • 3. 青岛国实科技集团有限公司,山东青岛 266237
  • 折叠

摘要

针对单一模型在预测无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)运动姿态时精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的USV姿态多步预测模型.首先,使用滑动窗口法构造运动姿态数据集作为模型输入;然后,使用CNN模块挖掘时序数据的局部特征;最后,使用GRU模型进行多步预测.使用实测USV运动姿态数据进行预测实验,实验结果表明,该模型比XGBoost模型、单一 LSTM模型和单一GRU模型具有更高的预测精度,各项评价指标表现更佳,具有重要的应用价值.

Abstract

Aiming at the problem of low accuracy of single model in predicting the ship motion of Unmanned Surface Vehicle(USV),a multi-step prediction model based on Convolutional Neural Network(CNN)and Gate Recurrent Unit(GRU)is proposed.Firstly,the sliding window method is used to construct the motion data set as the model input.Then,the CNN module is used to mine the local features of time series data.Finally,the GRU network is used for multi-step predic-tion.The experimental results show that the model has higher prediction accuracy than XGBoost model,single LSTM model and single GRU model,and its performance of each evaluation index is better,which has important application value.

关键词

无人水面艇/运动姿态/多步预测/CNN/GRU

Key words

unmanned surface vehicle/motion attitude/multi-step prediction/CNN/GRU

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基金项目

青岛市关键技术攻关及产业化示范类资助项目(23-1-3-hygg-11-hy)

三亚崖州湾科技城科研项目(SKJC 2022 01 001)

出版年

2024
舰船科学技术
中国舰船研究院,中国船舶信息中心

舰船科学技术

CSTPCD北大核心
影响因子:0.373
ISSN:1672-7649
参考文献量6
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