基于空洞LSTM算法的耙吸式挖泥船负荷预测方法

本发明属于船舶智能控制与能源管理技术领域，尤其是一种基于空洞LSTM算法的耙吸式挖泥船负荷预测方法，包括：采集挖泥船作业时数据，对采集数据进行滑动窗口预处理得到数据集；采用空洞卷积改进的LSTM算法，建立多尺度时间特征的负荷预测模型；在负荷预测模型上进行层归一化优化，优化后模型通过训练集训练；将数据集输入到优化后的负荷预测模型中，将预测结果与实际结果对比，根据预测值与实际功率的偏差，则调节模型的迭代次数和学习率，然后重新测试对比，直至预测结果与实际结果趋于一致。本发明通过空洞率为[1,3,7]的并行LSTM结构，显著提升长时序功率预测精度，能够有效指导挖泥船节能优化控制。