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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer‑AdaRNN模型的船舶姿态实时预测方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法步骤主要包括：S1.获取船舶运动姿态的待处理三自由度数据，对数据进行预处理；S2.采用AdaRNNAdaptiveRNN的TDCTemporalDistributionCharacterization模块对数据进行时间分布表征；S3.利用Transformer输出时序分布特征矩阵，AdaRNN模型接收时序分布特征矩阵并进行时序分布匹配，建立广泛预测模型；S4.AdaRNN的输出传递给Transformer，进行训练后预测船舶三个自由度数据。利用本发明提出的Transformer‑AdaRNN模型框架能够解决在对船舶姿态预测时存在时序分布漂移，精度不高，误差较大等问题。采用本发明提出的模型能够精准的预测船舶的运动姿态，可以保障舰载机的正常起降和船上工作人员的安全等。
主权项：1.一种基于Transformer-AdaRNN模型的船舶姿态实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取船舶运动姿态的待处理三自由度数据，对数据进行预处理；S2：采用AdaRNNAdaptiveRNN的TDCTemporalDistributionCharacterization模块对数据进行时间分布表征；S3：利用Transformer输出时序分布特征矩阵，AdaRNN模型接收时序分布特征矩阵并进行时序分布匹配，建立广泛预测模型；S4：AdaRNN的输出传递给Transformer，进行训练后预测船舶三个自由度数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于Transformer-AdaRNN模型的船舶姿态实时预测方法
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