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一种基于CNN-LATM组合模型的波浪补偿预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910998184.8
IPC分类号：G05B13/04;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-10-21
申请人：
上海海事大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于CNN-LATM组合模型的波浪补偿预测方法
申请号	CN201910998184.8	申请日期	2019-10-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-18	公开/公告号	CN110806692A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05B13/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05B 一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置（应用流体作用的一般流体压力执行器或系统入F15B；阀门本身入F16K；仅按机械特征区分的入G05G；传感元件见相应小类，例如G12B，G01、H01的小类；校正单元见相应的小类，例如H02K） G05B13/00 自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统（G05B 19/00优先；计算机零部件入G06F 15/18）〔3〕 G05B13/02 电的 G05B13/04 包括使用模型或模拟器的〔3〕	IPC分类号	G;0;5;B;1;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	上海海事大学	申请人地址	上海市浦东新区海港大道1550号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海海事大学	当前权利人	上海海事大学
发明人	唐刚;盛谨勤;雷金曼;胡雄
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

一种基于CNN‑LATM组合模型的波浪补偿预测方法，首先通过加速度传感器采集数据，再将加速度数据处理成位移数据，对组合的神经网络进行训练，最后利用训练好的模型预测出波浪补偿的位移量。本发明方法利用了卷积神经网络的局部感知能力，且计算量小，结合了长短期记忆网络可以实时更新最优权值和阈值的特点，使得组合预测模型具有预测精度高，稳定性好，鲁棒性强等优势。

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