一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法

    公开(公告)号:CN112948969A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110226036.1

    申请日:2021-03-01

    Abstract: 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法,使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理,将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练;搭建LSTMC混合网络;训练LSTMC混合网络;用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练,设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数;把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去,得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测,相比其他单一的神经网络模型,不仅能够提取时间特征,而且能够提取空间特征,提高预测精度。

    主题乐园币检手掌机系统

    公开(公告)号:CN103456103A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201310394944.7

    申请日:2013-09-03

    Abstract: 本发明提供的是一种主题乐园币检手掌机系统。包括发送装置和接收装置。发送装置包括STC89C52单片机、LCD12864数据显示装置、SD卡、nRF905无线数据传输模块及两个TCR5000光电传感器。所述接收装置包括:接收STC89C52单片机、接收LCD12864数据显示装置、接收SD存储卡和接收nRF905无线数据传输模块。本发明能够对游戏币自动计数并通过SD卡进行数据存储,同时,可通过无线数据传输方式,将游戏机内的相关数据传输给数据终端。这种方式具有工作效率高、统计游戏机营收情况便利的特点。

    一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法

    公开(公告)号:CN112948969B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202110226036.1

    申请日:2021-03-01

    Abstract: 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法,使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理,将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练;搭建LSTMC混合网络;训练LSTMC混合网络;用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练,设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数;把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去,得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测,相比其他单一的神经网络模型,不仅能够提取时间特征,而且能够提取空间特征,提高预测精度。

    主题乐园币检手掌机系统

    公开(公告)号:CN103456103B

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201310394944.7

    申请日:2013-09-03

    Abstract: 本发明提供的是一种主题乐园币检手掌机系统。包括发送装置和接收装置。发送装置包括STC89C52单片机、LCD12864数据显示装置、SD卡、nRF905无线数据传输模块及两个TCR5000光电传感器。所述接收装置包括:接收STC89C52单片机、接收LCD12864数据显示装置、接收SD存储卡和接收nRF905无线数据传输模块。本发明能够对游戏币自动计数并通过SD卡进行数据存储,同时,可通过无线数据传输方式,将游戏机内的相关数据传输给数据终端。这种方式具有工作效率高、统计游戏机营收情况便利的特点。

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