作者：赵建鹏; 张爱军; 蔡程飞; 苏印红海浪模型时间序列预测神经网络深度学习门控循环网络
摘要：海浪的波倾角是一种非线性随机时间序列,对于舰载机的起降和舰载稳定平台的控制具有重要的指导意义。传统的时间序列预测方法诸如自回归滑动平均预测、神经网络预测法等,有时无法提供较高的精度。因此,提出一种基于门控循环网络的海浪模型时间序列预测法。结果表明,在平均绝对百分比误差上分别比BP神经网络、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)下降了85.0%、80.3%、34.4%;在均方根误差上分别下降了27.1%、37.7%和7.5%。与传统方法相比,门控循环网络在处理长依赖时间序列上更有优势,预测精度更高。
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