基于LSTM-RNN的船舶操縱運動黑箱建模

摘要： 當(dāng)無需揭示船舶操縱運動機理過程，而只需對輸入輸出建立映射時，黑箱建模成為一種有效途徑。本文基于長短期記憶-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short-term Memory-recurrent Neural Network,LSTM-RNN）構(gòu)建船舶航向-舵角黑箱模型，LSTM網(wǎng)絡(luò)為10-10-1結(jié)構(gòu)，誤差指標(biāo)為RMSE，參數(shù)學(xué)習(xí)采用Adam算法。開展實船Z型操縱實驗獲取了航向-舵角數(shù)... （共5頁）