一种基于长短期记忆网络的罐车侧倾状态高可靠估计方法

摘要

本发明提出了一种基于长短期记忆网络的罐车侧倾状态高可靠估计方法。首先，明确能够表征罐车侧倾状态的多维参数；然后，利用卡尔曼滤波提高侧倾状态表征参数的精度；最后，设计LSTM网络实现罐车侧倾状态的高可靠估计。该方法融合多个车辆状态参数来估计罐车的侧倾状态，从而提高估计方法的容错性。同时利用LSTM网络的记忆功能，综合考虑侧倾状态表征参数的当前值和历史值，进而提高估计方法的可靠性。