一种基于CNN-BiLSTM的船舶运动姿态预测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM的船舶运动姿态预测方法，包括如下步骤：利用船舶运动姿态的历史数据，归一化处理，得到所需建模数据，将建模数据划分为测试集和验证集；初始化CNN网络、BiLSTM网络的结构以及相关参数；利用初始化后的CNN网络对船舶运动姿态测试集进行特征提取；将提取的特征数据送入BiLSTM网络进行训练，获取到船舶运动姿态测试集预测数据，由此建立CNN‑BiLSTM船舶运动姿态预测模型；通过验证集输入CNN‑BiLSTM船舶运动姿态预测模型进行验证预测，获取到最终的预测结果。本发明结合CNN和BiLSTM的优点，建立了CNN‑BiLSTM船舶运动姿态预测模型，利用CNN对相应船舶运动姿态数据进行特征提取，同时通过BiLSTM对所得特征信息进行预测，有效提高了预测精度，可对船舶运动姿态进行可靠预测。