基于小波变换和GRU神经网络的系泊缆力预测

发布时间：2024-03-21 20:37

　　为保障船舶系泊作业的安全,有必要提高系泊缆力预测结果的准确性.考虑到缆绳受多方面因素影响受力非线性特征显著的问题,使用小波变换处理缆绳缆力,将其分为多个平稳子序列,再利用循环神经网络RNN中的GRU进行预测,多个平稳子序列进行预测后得到的预测结果通过小波重构运算最终得到所预测的缆绳缆力.通过数据对比发现小波变换处理后经过GRU预测的缆力与直接经过GRU预测的结果相比准确性高,具有一定的应用价值.

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【文章目录】：
1 小波变换和循环神经网络
    1.1 小波变换
    1.2 循环神经网络
2 预测模型设计
    2.1 模型设计
    2.2 Daubechies(dbN)小波
    2.3 GRU循环神经网络
3 预测方法与分析
    3.1 实验背景
    3.2 预测结果分析
4 结论



本文编号：3934111