-
公开(公告)号:CN117909741A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410072114.0
申请日:2024-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G01S13/58 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSTM的水下无人航行器速度预测方法,包括:获取待检测数据;将所述待检测数据输入至水下无人航行器速度预测模型进行预测,获取预测结果;其中,所述水下无人航行器速度预测模型通过Attention注意力机制与LSTM模型相结合以及增加CNN卷积神经网络构建;所述水下无人航行器速度预测模型通过训练集训练获得。本发明采用基于LSTM的神经网络算法,结合Attention注意力机制和CNN卷积神经网络,构建速度预测模型。
-
公开(公告)号:CN118035671A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410072116.X
申请日:2024-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及水下无人航行器及数据预测技术领域,特别是涉及一种基于注意力机制网络的AUV速度预测方法,包括:获取水下无人航行器的运行数据;将所述运行数据输入预设的速度预测模型中,输出所述水下无人航行器的预测速度,其中,所述速度预测模型基于训练集训练获得,所述训练集包括DVL有效时的输入数据及其对应的速度数据,所述速度预测模型采用Transformer模型结合Attention注意力机制构建。本发明能够在DVL失效时,替代DVL工作输出水下无人航行器速度信息。
-