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申请/专利权人：青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学
摘要：本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于置信区间的船舶运动极短期概率预报方法及系统。该方法包括基于船舶惯导系统记录船舶运动时历数据，手动指定概率分布函数描述所述船舶运动时历数据；然后将船舶运动时历数据作为输入，概率分布函数中的参数作为输出，训练神经网络模型学习输入与输出间的映射关系，构建船舶运动置信区间预报模型；设定不同的置信水平，对船舶运动未来一段时间内运动不同置信水平下的置信区间进行预报，获取船舶海上作业信息。本发明采用拟合假定目标服从的概率分布函数参数直接对船舶运动不同置信水平下的置信区间预报，有效避免了分布预报中的误差积累和包络预报中的端点效应干扰。
主权项：1.一种基于置信区间的船舶运动极短期概率预报方法，其特征在于，该方法包括：S1，基于船舶惯导系统记录船舶运动时历数据，手动指定概率分布函数描述船舶运动时历数据；S2，将船舶运动时历数据作为输入，概率分布函数中的参数作为输出，训练神经网络模型学习输入与输出间的映射关系，构建船舶运动置信区间预报模型；S3，设定不同的置信水平，使用所述船舶运动置信区间预报模型对船舶未来一段时间内运动不同置信水平下的置信区间进行预报，获取船舶运动特征信息；在步骤S2中，所述船舶运动置信区间预报模型选取一元高斯分布作为船舶运动概率分布函数；所述一元高斯分布的表达式为： 式中，x为想要预测的下一时刻船舶运动；μ为正态分布的均值，表示概率分布的中心位置；σ为正态分布的标准差，用来度量数据的分散程度；所述构建船舶运动置信区间预报模型包括：1对船舶运动时历数据进行数据集划分，划分为训练集、验证集、测试集；2将训练集与验证集传入到神经网络模型中，并设置初始参数进行神经网络模型训练；3当神经网络模型训练完成后，得到船舶运动置信区间预报模型，采用训练好的船舶运动置信区间预报模型对测试集数据进行预报验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 哈尔滨工程大学 基于置信区间的船舶运动极短期概率预报方法及系统
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