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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明提出了一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法及系统，涉及船舶运动极短期预报。该基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法通过获取初始数据，初始数据包括船舶运动本身数据、其他船舶运动姿态数据和波高数据，然后将初始数据进行预处理，以生成有效初始数据，然后根据有效初始数据分别采用多种预置的LSTM神经网络模型对船舶运动进行预测，以生成多种预测结果，再将多种预测结果进行对比，以生成对比结果，并根据对比结果得到最终的预报结果信息，从而使得预测结果从多方面进行预测，并且将预测结果进行对比得到，各个预测结果之间的差异越小，说明预测结果更加可靠，从而提高了船舶运动极短期预报的准确性。
主权项：1.一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法，其特征在于，包括以下步骤：获取初始数据；所述初始数据包括船舶运动本身数据、其他船舶运动姿态数据和波高数据；将初始数据进行预处理，以生成有效初始数据；根据有效初始数据分别采用多种预置的LSTM神经网络模型对船舶运动进行预测，以生成多种预测结果；将多种预测结果进行对比，以生成对比结果，并根据对比结果得到最终的预报结果信息；所述根据有效初始数据分别采用多种预置的LSTM神经网络模型对船舶运动进行预测，以生成多种预测结果的步骤包括以下步骤：提取并将有效初始数据中的船舶运动本身数据输入到预置的第一LSTM神经网络模型中，以生成第一预测结果；提取并将有效初始数据中的船舶运动本身数据和其他船舶运动姿态数据输入到预置的第二LSTM神经网络模型中，以生成第二预测结果；提取并将有效初始数据中的船舶运动本身数据和波高数据输入到预置的第三LSTM神经网络模型中，以生成第三预测结果；所述将多种预测结果进行对比，以生成对比结果，并根据对比结果得到最终的预报结果信息的步骤包括以下步骤：将多种预测结果中任意两种预测结果进行对比，得到多个对比结果；将多个对比结果分别与预置的阀值进行对比，若多个对比结果均小于预置的阀值，则将多种预测结果中任意一种预测结果作为最终的预报结果信息；若至少一个对比结果不小于预置的阀值，则获取初始数据。
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权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法及系统
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