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摘要：本发明属于无人艇横倾运动姿态的数据分析及预测技术领域，具体涉及一种基于MTCN‑LSTM的无人艇横倾预测方法、程序、设备及存储介质。本发明针对无人艇的横倾运动姿态数据，利用融合现代化卷积的循环神经网络模型，通过MTCN对时序数据进行初步的高维映射并实现降维，通过LSTM基于映射和降维后的结果进行进一步的解码，得到最终的预测输出。本发明能够有效捕捉无人艇横倾运动姿态数据中复杂的非线性关系，在较长时间维度上有效预测未来的无人艇横倾角度状态变化。
主权项：1.一种基于MTCN-LSTM的无人艇横倾预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取无人艇航行过程中当前时刻之前一段时间的运动姿态数据，形成时间序列矩阵；所述运动姿态数据包括无人艇的横倾角；步骤2：构造MTCN-LSTM模型，并进行预训练；所述MTCN-LSTM模型包括嵌入层、MTCN模块、LSTM层和全连接层；步骤3：将无人艇当前时刻的时间序列矩阵输入至预训练好的MTCN-LSTM模型中，输入的时间序列矩阵首先输入至嵌入层进行处理，输出嵌入矩阵，嵌入矩阵输入至MTCN模块中并输出三维张量，三维张量进行重新排列后输入至LSTM层，LSTM层的输出经过全连接层输出无人艇未来一段时间内的横倾角预测值。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于MTCN-LSTM的无人艇横倾预测方法、程序、设备及存储介质
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