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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于PSO‑LSTM的船舶运动预测方法、电子设备及存储介质，属于船舶工程技术领域。为解决船舶运动传统预测方式预测精度差，效率低的问题，本发明包括构建船舶运动模型，然后通过仿真采集船舶运动数据；进行数据清洗，归一化处理后，对得到的数据进行划分为训练集和测试集；搭建LSTM网络，设置LSTM网络的结构参数，然后将得到的训练集和测试集采用窗口滑动的预测方式，输入到LSTM网络中进行训练，得到训练后的LSTM网络；采用粒子群优化算法对网络结构中的相关超参数进行寻优，得到LSTM网络相关超参数的最优值及优化后的LSTM网络，然后采用得到的测试集对优化后的LSTM网络进行测试。本发明预测准确。
主权项：1.一种基于PSO-LSTM的船舶运动预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.构建船舶运动模型，然后通过仿真采集船舶运动数据；S2.将步骤S1采集的船舶运动数据进行数据清洗，归一化处理后，对得到的数据进行划分为训练集和测试集；S3.搭建LSTM网络，设置LSTM网络的结构参数，然后将步骤S2得到的训练集和测试集采用窗口滑动的预测方式，输入到LSTM网络中进行训练，得到训练后的LSTM网络；S4.对步骤S3训练后的LSTM网络，采用粒子群优化算法对网络结构中的相关超参数进行寻优，得到LSTM网络相关超参数的最优值及优化后的LSTM网络，然后采用步骤S2得到的测试集对优化后的LSTM网络进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于PSO-LSTM的船舶运动预测方法、电子设备及存储介质
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