申请/专利权人：中国船舶重工集团公司第七0七研究所

申请日：2022-03-31

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115127556B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2022.09.30#公开

摘要：本发明涉及一种基于LSTM神经网络的舰位预测方法，步骤为：1、构建基于LSTM神经网络的舰位预测模型；2、对构建的舰位预测模型进行训练和优化；3、采集当前时刻导航信息，操控信息，气象水文信息；4、判断信息是否异常，若异常则清空存储，并继续进行数据采集；5、将可用数据存储；6、判断可用数据量，若小于设定的t组则继续进行数据采集；7、保留包括当前时刻在内的t组连续的数据，其余数据清空；8、对保留的t组数据进行标准化处理；9、将标准化后的t组数据输入舰位预测模型；10、输出目标时刻预测舰位。本发明解决了因卫星遮蔽、多径效应等原因引起的高精度定位不稳定及异常导致导航系统位置信息融合精度下降的问题。

主权项：1.一种基于LSTM神经网络的舰位预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、构建基于LSTM神经网络的舰位预测模型；步骤2、对构建的舰位预测模型进行训练和优化；步骤3、采集当前时刻导航信息，操控信息，气象水文信息；步骤4、判断信息是否异常，若异常则清空存储，并继续进行数据采集；步骤5、将可用数据存储；步骤6、判断可用数据量，若小于设定的t组则继续进行数据采集；步骤7、保留包括当前时刻在内的t组连续的数据，其余数据清空；步骤8、对保留的t组数据进行标准化处理；步骤9、将标准化后的t组数据输入舰位预测模型；步骤10、输出目标时刻预测舰位；步骤1中的模型包括输入层、隐层和输出层；模型的时间步长t为10，输入层的每个输入x为21维向量，包括经度，纬度，左轴系转速，右轴系转速，左舵角，右舵角，左螺旋桨螺距、右螺旋桨螺距、对水速度，航迹速，东向速度，北向速度，垂向速度，航迹向，水深，流速，流向，平均真风速，平均真风向，平均相对风向和平均相对风速；输出层的输出具有两个特征，两个特征为：目标时刻经度和目标时刻纬度；隐层为两个LSTM层，其中LSTM层的每个门结构的神经网络层的神经元数量为128；步骤2包括如下步骤：2.1、通过导航系统信息处理类设备数据库采集历史数据，包括导航信息，操控信息，气象水文信息，数据量要在8小时以上；2.2、对数据进行异常排查，对于异常数据进行中值填补处理，其中，异常数据为数据有效性为“无效”的数据以及数值或数值变化率超出合理范围的数据，利用异常时刻前后各3秒的同类数据构成序列的中值对异常时刻数据进行填补；2.3、对整个数据集进行标准化处理，具体的，通过各数据的最大值和最小值，将各类数据按照一定比例映射到[-1,1]区间内；2.4、划分数据集，将整个数据集分为训练集与测试集，比例为4:1；2.5、设置网络优化参数，优化函数为Adam，目标函数为MSE，学习率为0.000001，batch_size=32，epoch=20000，其中，batch_size为批量尺寸，epoch为迭代次数；2.6、按照指定迭代次数完成模型训练。

全文数据：

权利要求：

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