基于EMD-LSTM的船舶运动姿态短期预测

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

所属期刊栏目：50

分类号：U666.3(船舶工程)

在线出版日期：2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1434-1438