基于混合智能优化LSTM的轨道不平顺预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于混合智能优化LSTM的轨道不平顺预测方法，首先将时间序列数据进行预处理，然后利用PSO算法优化LSTM模型超参数，从而确定LSTM模型的网络结构；利用GA算法优化LSTM模型初始的权值阈值，确定LSTM模型的权值阈值。最后利用确定的超参数和权值阈值，对轨道不平顺数据进行训练并预测。本发明基于LSTM‑PSO‑GA模型预测轨道不平顺数据的方法，克服了传统的预测方法预测过程中精度不高的问题，且利用PSO和GA算法对LSTM参数进行优化，避免模型陷入局部最优解的问题，提高了预测收敛速度。最终实现了对轨道不平顺数据的预测，更精确预测轨道不平顺现象。
基本信息
专利标题 ：
基于混合智能优化LSTM的轨道不平顺预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114510778A
申请号 ：
CN202210021594.9
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-01-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孟海宁李维童新宇姬文江张嘉薇杨哲黑新宏
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
王奇
优先权 ：
CN202210021594.9
主分类号 ：
G06F30/15
IPC分类号 ：
G06F30/15 G06F30/25 G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/15
车辆、飞行器或船只的设计
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/15
申请日 : 20220110
申请日 : 20220110
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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