一种基于GRU-SVR的船舶横摇预测方法

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一种基于GRU-SVR的船舶横摇预测方法
申请号:CN202410974431
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118861571A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
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。
技术关键词
SVR模型 GRU神经网络 GRU模型 神经网络模型 船舶 K近邻算法 模型预测值 数据 粒子群算法 优化器 训练集 指标 阶段 精度 参数
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