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基于EMD-LSTM的船舶运动姿态短期预测

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船舶海上作业可以采用波浪补偿系统提高作业安全性,但因船舶姿态信号采集、处理环节带来的时滞,使得波浪补偿系统的运动补偿存在滞后,利用船舶姿态预测可以较好地弥补运动滞后.因此,论文研究了基于EMD-LSTM的船舶运动姿态预测模型.该算法利用经验模态分解(EMD)将非线性非平稳的船舶运动姿态信号分解为若干个本征模函数(IMF)和残差信号.通过长短期记忆网络(LSTM)学习各IMF分量和残差信号的短期时序规律并进行预测.相比于AR、LSTM等单一预测模型,该模型的预测精度有明显提高.
Short-term Prediction of Ship Motion Attitude Based on EMD-LSTM

夏骏达、郑伟伦、王子涵、李军

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南京理工大学 南京 210094

组合模型 经验模态分解 时间序列 长短期记忆网络 船舶运动姿态预测

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.007

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(7)
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