公开(公告)号：CN118468024B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202410595401.X

申请日：2024-05-14

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高伟 ,  王博雅 ,  赵化川 ,  高维峰

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，属于航海电子设备技术领域，尤其涉及船舶运动姿态的预测；解决了现有技术所存在的选择并构建一个合适的网络模型的问题，以及在提高了船舶运动姿态预测精度的同时难以保证数据的时效性、神经网络的训练速度并不确定、无法保证预测实时性的问题；所述装置包括以下模块：所述EMD处理模块，用于对输入的船舶运动姿态时间序列数据进行EMD处理，将船舶运动姿态时间序列数据分解为多个IMF分量序列；所述GGNNs模块，用于采用最佳的GGNNs模型根据图结构，获得每个IMF分量序列的预测结果。所述的基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，适用于船舶运动姿态的预测。

公开(公告)号：CN118468024A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410595401.X

申请日：2024-05-14

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高伟 ,  王博雅 ,  赵化川 ,  高维峰

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，属于航海电子设备技术领域，尤其涉及船舶运动姿态的预测；解决了现有技术所存在的选择并构建一个合适的网络模型的问题，以及在提高了船舶运动姿态预测精度的同时难以保证数据的时效性、神经网络的训练速度并不确定、无法保证预测实时性的问题；所述装置包括以下模块：所述EMD处理模块，用于对输入的船舶运动姿态时间序列数据进行EMD处理，将船舶运动姿态时间序列数据分解为多个IMF分量序列；所述GGNNs模块，用于采用最佳的GGNNs模型根据图结构，获得每个IMF分量序列的预测结果。所述的基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，适用于船舶运动姿态的预测。