一种基于GRU-SVR的船舶横摇预测方法

本发明是一种基于GRU‑SVR组合模型的船舶横摇预测方法，将原始数据进行数据预处理，划分数据集，处理成符合模型输入的形式。搭建GRU神经网络模型和SVR模型，利用训练集训练模型，并利用粒子群算法计算分配给两个模型预测值的权值并保存。利用保存好的GRU、SVR模型对测试集进行预测，并利用K近邻算法选出合适的权值并求其平均值，得到最终的权值。将GRU、SVR模型对测试集的预测值与最终的权值加权求和，即为最终组合模型的预测值。本发明能够准确地对船舶横摇进行预测，相比单一模型，组合模型可提高精度。