基于LSTM-RNN的船舶操縱運(yùn)動(dòng)黑箱建模

摘要： 當(dāng)無需揭示船舶操縱運(yùn)動(dòng)機(jī)理過程，而只需對(duì)輸入輸出建立映射時(shí)，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(shí)船Z型操縱實(shí)驗(yàn)獲取了航向-舵角數(shù)...