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基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报研究
【摘要】
船舶运动预报一直是航海领域中的重要问题之一。随着技术的发展，基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法逐渐得到应用。本文主要介绍了小波滤波和LSTM神经网络的原理，并将其应用于船舶运动预报中。通过对比实验，验证了该方法在船舶运动极短期预报中的可行性和有效性。
【关键词】船舶运动预报、小波滤波、LSTM神经网络、极短期预报、可行性
【引言】
船舶运动预报是航海领域中的重要问题之一，在船舶安全、能源消耗等方面具有重要的意义。然而，船舶运动预报受到许多因素的影响，如风力、水流、潮汐等，导致预报的准确性较低。因此，如何提高船舶运动预报的准确性是一个研究热点。
小波滤波是一种时间频域分析方法，能够将信号分解成不同频率和时间尺度的小波系数。通过小波滤波可以去除原始信号中的噪声，提取出船舶运动的有效特征。LSTM神经网络是一种能够记忆长期依赖关系的循环神经网络，可以处理时间序列数据，适用于船舶运动预报。
【方法】
1.数据预处理：收集船舶运动数据，并进行预处理，包括数据清洗、去噪等操作。
2.小波滤波：将预处理后的船舶运动数据进行小波分解，得到小波系数。
3.特征提取：根据小波系数，提取出船舶运动的有效特征。
4.数据集构建：将提取出的特征作为输入序列，船舶运动的真实值作为输出序列，构建训练数据集和测试数据集。
5.LSTM模型设计：设计LSTM神经网络模型，并进行模型训练和参数调优。
6.极短期预报：使用已训练好的LSTM模型，对测试集中的船舶运动进行极短期预报。
7.模型评估：通过评价指标，对预报结果进行评估，包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
【实验与结果】
在实验中，选取了一段时间内的船舶运动数据作为样本。通过数据预处理和小波滤波，提取出了船舶运动的有效特征。将特征序列作为输入，船舶运动真实值序列作为输出，构建了训练数据集和测试数据集。设计并训练了LSTM神经网络模型，并对测试集中的船舶运动进行了极短期预报。
实验结果显示，基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法能够有效提高预报的准确性。通过对比实验和评价指标，预报结果与真实值较为接近，预报误差较小。
【结论】
本文基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法在船舶运动预报中具有可行性和有效性。该方法可以提取出船舶运动的有效特征，通过LSTM神经网络进行预报，能够在极短期内准确预测船舶运动的趋势。然而，该方法还存在一些问题，如数据量较小，模型训练时间较长等。未来的研究可以进一步改进模型，增加训练数据，提高预报的准确度和效率。
【参考文献】
[1]陈伟.小波分析[M].清华大学出版社,2003.
[2]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780.