基于LSTM-GRU模型的船體結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)分析

摘要： 船體結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)對(duì)船舶航行安全具有重要意義，然而由于船體結(jié)構(gòu)應(yīng)力數(shù)據(jù)具有強(qiáng)隨機(jī)性，傳統(tǒng)方法難以有效準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。為解決這一問題，采用對(duì)非線性關(guān)系具有很強(qiáng)擬合能力的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）組合方法對(duì)船體結(jié)構(gòu)應(yīng)力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并通過模型試驗(yàn)驗(yàn)證該方法的穩(wěn)定性和可行性。結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型和單個(gè)預(yù)測(cè)模型，該組合模型在預(yù)測(cè)精度和...