| 基于LSTM神经网络的畸形波预测 |
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| 引用本文： | 赵勇,苏丹,邹丽,王爱民.基于LSTM神经网络的畸形波预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2020,48(7):47-51. |
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| 作者姓名： | 赵勇 苏丹 邹丽 王爱民 |
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| 作者单位： | 大连海事大学船舶与海洋工程学院,辽宁大连116024;大连海事大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024;高技术船舶与深海开发装备协同创新中心,上海200240;大连海事大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项;实验室开放基金;工业装备结构分析国家重点实验室自主研究项目;国家自然科学基金;国防基础科研项目 |
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| 摘 要： | 采用长短时记忆(LSTM)神经网络预测方法对某岛礁地形模型的四个典型波浪试验数据进行预测分析,并建立了单步和多步预测模型.首先对波高时间序列数据进行归一化处理;然后建立了包括输入层、隐藏层和输出层的LSTM网络模型框架;最后对测试样本进行单步预测,将预测结果与支持向量机(SVM)模型和反向传播(BP)模型进行了对比.结果表明:LSTM神经网络预测精度有明显优势;多步预测中,提高预测时长其预测精度并无明显降低.
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| 关 键 词： | 畸形波 长短时记忆(LSTM) 支持向量机(SVM) 反向传播(BP) 单步预测 多步预测 |
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