上海交通大学学报 ›› 2023, Vol. 57 ›› Issue (8): 963-971.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.089
所属专题: 《上海交通大学学报》2023年“船舶海洋与建筑工程”专题
收稿日期:
2022-03-31
修回日期:
2022-05-27
接受日期:
2022-07-27
出版日期:
2023-08-28
发布日期:
2023-08-31
通讯作者:
朱仁传,教授,博士生导师,电话(Tel.):021-34204288;E-mail:作者简介:
詹 可(1997-),博士生,从事船海工程水动力学研究.
Received:
2022-03-31
Revised:
2022-05-27
Accepted:
2022-07-27
Online:
2023-08-28
Published:
2023-08-31
摘要:
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(LSTM)网络的组合预报模型,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.
中图分类号:
詹可, 朱仁传. 一种CNN-LSTM船舶运动极值预报模型[J]. 上海交通大学学报, 2023, 57(8): 963-971.
ZHAN Ke, ZHU Renchuan. A CNN-LSTM Ship Motion Extreme Value Prediction Model[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2023, 57(8): 963-971.
表2
各模型单步预报误差
模型 | 垂荡 | 横摇 | 纵摇 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
eMSE/ m2 | eRMSE/ m | eMAE/ m | r | eMSE/ (°)2 | eRMSE/ (°) | eMAE/ (°) | r | eMSE/ (°)2 | eRMSE/ (°) | eMAE/ (°) | r | |
CNN-LSTM | 0.067 2 | 0.259 3 | 0.215 1 | 0.963 8 | 0.038 2 | 0.195 3 | 0.166 5 | 0.953 4 | 0.190 8 | 0.436 8 | 0.355 5 | 0.975 1 |
LSTM | 0.151 1 | 0.388 7 | 0.318 3 | 0.831 8 | 0.078 2 | 0.269 9 | 0.214 3 | 0.873 1 | 0.362 5 | 0.602 1 | 0.487 0 | 0.937 2 |
GRU | 0.155 8 | 0.394 7 | 0.323 7 | 0.829 9 | 0.072 2 | 0.208 8 | 0.212 0 | 0.874 1 | 0.361 7 | 0.601 4 | 0.488 0 | 0.937 3 |
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