基于EMD-LSTM的船舶运动姿态短期预测
夏骏达
郑伟伦
王子涵
李军
南京理工大学 南京 210094
摘要：船舶海上作业可以采用波浪补偿系统提高作业安全性,但因船舶姿态信号采集、处理环节带来的时滞,使得波浪补偿系统的运动补偿存在滞后,利用船舶姿态预测可以较好地弥补运动滞后.因此,论文研究了基于EMD-LSTM的船舶运动姿态预测模型.该算法利用经验模态分解(EMD)将非线性非平稳的船舶运动姿态信号分解为若干个本征模函数(IMF)和残差信号.通过长短期记忆网络(LSTM)学习各IMF分量和残差信号的短期时序规律并进行预测.相比于AR、LSTM等单一预测模型,该模型的预测精度有明显提高.
关键词：组合模型经验模态分解时间序列长短期记忆网络船舶运动姿态预测
分类号：U666.3(船舶工程)
论文发表日期：2022-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1434-1438 )
英文信息