【摘 要】
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针对船舶摇荡运动的短期极值预报,提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特征数据,在此基础上构建卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的组合预报模型,其中CNN模块针对输入数据的局部相关特征,LSTM模块针对数据的时间维度特征.对S175船进行运动仿真测试,结果表明该模型对未来1～2个周期内的运动极值信息预报效果良好,各项评价指标均明显优于LSTM和门控循环单元（GRU）模型,具有重
【机 构】
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上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院海洋工程国家重点实验室
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针对船舶摇荡运动的短期极值预报,提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特征数据,在此基础上构建卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的组合预报模型,其中CNN模块针对输入数据的局部相关特征,LSTM模块针对数据的时间维度特征.对S175船进行运动仿真测试,结果表明该模型对未来1～2个周期内的运动极值信息预报效果良好,各项评价指标均明显优于LSTM和门控循环单元（GRU）模型,具有重要的应用价值.
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