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申请/专利权人：哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
摘要：本发明适用于舰船作业（战）保障技术领域，提供了一种基于LAQ模型的舰船运动预报方法，所述方法包括以下步骤：基于传感器采集舰船运动时序数据并建立舰船运动数据集；基于LSTM网络与AM机制构建舰船运动预报网络；基于QuantumSOA算法对舰船运动预报网络进行超参优化，获取具有最优超参组合的舰船运动预报网络；在超参优化后的舰船运动预报网络中输入已知的舰船运动数据，输出下一阶段舰船运动的预测结果。本发明可以提高舰船运动预报精度，自动优选超参数，为舰船安全航行与高效作业（战）提供必要且可靠的技术支撑。
主权项：1.一种基于LAQ模型的舰船运动预报方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于传感器采集舰船运动时序数据并建立舰船运动数据集，对所述舰船运动数据集进行预处理，按8:1:1的比例对舰船运动数据集进行拆分得到训练集、验证集与测试集，所述舰船运动时序数据为传感器采集的随时间变化的舰船运动数据；基于LSTM网络与AM机制构建舰船运动预报网络，用于模拟舰船运动复杂非线性动力系统，所述舰船运动预报网络结构包括LSTM输入层、LSTM隐藏层、LSTM输出层、AM机制层和结果输出层；基于QuantumSOA算法对舰船运动预报网络进行超参优化，获取具有最优超参组合的舰船运动预报网络；在超参优化后的舰船运动预报网络中输入已知的舰船运动数据，输出下一阶段舰船运动的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 一种基于LAQ模型的舰船运动预报方法
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