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基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测
基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测
摘要：船舶运动姿态预测对于航行安全和航海决策具有重要意义。然而，由于船舶运动姿态受到复杂的海洋环境和多种动力因素的影响，其预测难度较大。为了提高船舶运动姿态预测的精确度和稳定性，本文提出了一种基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测方法。首先，利用经验模态分解（EMD）将船舶运动姿态数据分解为多个本征模态函数（IMF）。然后，使用极限学习机（ELM）对每个IMF进行预测，并将预测结果作为LSTM的输入。最后，将LSTM得到的预测结果进行组合，得到最终的船舶运动姿态预测结果。实验结果证明，所提出的方法在船舶运动姿态预测方面具有较高的准确性和稳定性。
关键词：船舶运动姿态预测；ELM-EMD-LSTM；经验模态分解；极限学习机；长短时记忆网络
1.引言
船舶运动姿态预测是船舶行驶过程中的重要任务之一，对于航行安全和航海决策具有重要意义。准确预测船舶运动姿态可以帮助船舶自动导航系统做出准确的判断和决策，从而提高船舶的自主性和安全性。然而，由于海洋环境的复杂性和船舶运动受到多种因素的影响，如风力、浪高、载荷等因素，船舶运动姿态预测存在一定的挑战。
2.相关工作
近年来，预测船舶运动姿态的方法得到了广泛的研究。传统的方法主要基于统计学方法和数学模型来进行预测。例如，基于时序回归模型和自回归移动平均模型的方法可以用来对船舶运动姿态进行建模和预测。然而，由于统计学方法和数学模型对数据的假设和限制，其在复杂环境下的预测效果可能较差。
近年来，深度学习方法在船舶运动姿态预测中得到了广泛的应用。其中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是最常用的模型之一。RNN和LSTM具有记忆能力，可以保存和利用历史信息来进行预测。然而，由于船舶运动姿态受到多个因素的影响，单一的RNN或LSTM模型往往难以获得较高的预测准确性。
3.方法介绍
本文提出了一种基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测方法。该方法利用经验模态分解（EMD）将船舶运动姿态数据分解为多个本征模态函数（IMF）。然后，对每个IMF利用极限学习机（ELM）进行预测，并将预测结果作为LSTM的输入。最后，将LSTM得到的预测结果进行组合，得到最终的船舶运动姿态预测结果。
具体步骤如下：
1)数据预处理：对船舶运动姿态数据进行预处理，包括去噪、归一化等。
2)经验模态分解（EMD）：将预处理后的数据进行经验模态分解，得到多个本征模态函数（IMF）。
3)极限学习机（ELM）：对每个IMF利用ELM进行预测，得到每个IMF的预测结果。
4)LSTM：将ELM得到的每个IMF的预测结果作为LSTM的输入，用于学习和预测船舶运动姿态的长期依赖关系。
5)结果组合：将LSTM得到的预测结果进行组合，得到最终的船舶运动姿态预测结果。
4.实验设计与结果分析
本文利用真实的船舶运动姿态数据进行实验，评估所提出的方法的性能。具体实验设置如下：将数据分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练和参数调整，测试集用于评估模型的预测准确性。实验采用了多个评估指标，包括均方根误差（RMSE）等。
实验结果表明，所提出的ELM-EMD-LSTM组合模型在船舶运动姿态预测方面表现出较好的准确性和稳定性。与传统的统计学方法和单一的神经网络模型相比，所提出的方法在预测准确性和鲁棒性方面有明显的优势。
5.结论与展望
本文提出了一种基于ELM-EMD-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测方法。该方法通过将船舶运动姿态数据进行经验模态分解，并利用极限学习机和长短时记忆网络进行预测，提高了预测的准确性和稳定性。实验结果表明，所提出的方法在船舶运动姿态预测方面具有较高的预测准确性。未来的研究可以进一步探索其他组合模型和优化算法，提高船舶运动姿态预测的性能。