文章标题：基于FS-LSTM网络的船舶运动状态预测

文章作者：吕东坡¹, 陈延伟¹, 郭旭², 田文杰²
关 键 字：姿态预测;LSTM神经网络;特征选择
文章摘要：对船舶姿态的准确预测有利于保障船舶航行安全、提高船载仪器的数据质量。针对船舶运动姿态预测与分析问题，将特征选择（Feature Selection，FS）方法与长短期记忆神经网络（Long Short Term Memory，LSTM）相结合，以提高LSTM网络对船舶运动姿态的预测精度，为船舶运动姿态的补偿奠定基础。以船舶运动姿态预测为目标，基于无人艇采集到的包含船舶运动状态信息的数据集，构建并训练了适应性较强的FS-LSTM神经网络预测模型。最终结果表明，本文所提出的方法具有较高的预测精度。