【摘 要】
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三体滑行艇的航态问题是一个极其重要的研究内容,其具有预测难度大、受力复杂、稳定性差等特点。目前,DT决策树以及LSTM(Long Short-Term Memory networks)被广泛应用于故障
【机 构】
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哈尔滨工程大学船舶工程学院,国家海洋局南海调查技术中心自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室
【基金项目】
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重点实验室基金项目（编号：614222303030917）;全球变化与海气相互作用专项资助
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三体滑行艇的航态问题是一个极其重要的研究内容,其具有预测难度大、受力复杂、稳定性差等特点。目前,DT决策树以及LSTM(Long Short-Term Memory networks)被广泛应用于故障排除、无人控制、路径规划等方面,并具有较好的工程适用性。在本文中,为了研究三体滑行艇在各航速状态下的航态问题,利用DT决策树+LSTM算法,根据三体滑行艇的运动姿态数据进行训练学习,得到艇体各运动参数的权重分配、实时预测,构建艇体运动姿态数据库,实现对于三体滑行艇的航速调节与匹配。通过试验数据与数值仿真数据的
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