【技术实现步骤摘要】
基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法
[0001]本专利技术涉及船舶航速预测
,具体而言,尤其涉及基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法。
技术介绍
[0002]在船速预测任务中,传统的方法存在缺陷,例如:基于物理的方法以及基于数据驱动模型的方法,由于预测所需的船舶引擎实时功率等关键特征无法提前获取,会导致预测效果不佳。同时,现有的动态预测模型在捕捉变化无常的速度趋势时存在困难,无法实现精准的船速长期预测。更重要的是,由于装载情况、航行海域等存在明显差异,不同航次下的船速分布往往不同,无法满足预测模型的前提假设,即分布一致条件,这对预测模型的准确性和泛化能力产生极大的负面影响。由于上述原因,现有预测模型的预测周期普遍较短。
技术实现思路
[0003]根据上述提出船舶航速动态预测周期较短的技术问题,而提供一种基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法。本专利技术主要利用对训练集进行数据分解,根据分解后的数据建构模型,向模型输入第t
’
+1时刻的参数,得到第t
’
+1时刻的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法,其特征在于,包括:获取数据并对所述数据进行预处理得到数据集,所述数据集包括训练集,所述训练集包括第1时刻至第t
’
时刻的船舶对水速度;进行第t
’
+1至t
’
+k时刻的船舶对水速度预测,包括:对所述训练集进行数据分解,根据分解后的数据建构模型,向所述模型输入第t
’
+1时刻的参数,得到所述第t
’
+1时刻的船舶对水速度预测值,将所述第t
’
+1时刻的船舶对水速度预测值更新至所述训练集,对更新后的所述训练集进行数据分解并在所述模型迭代,对于第a次迭代,输入第t
’
+a+1时刻的参数,a为正整数;在进行k
‑
1次迭代后,得到所述第t
’
+1时刻至所述第t
′
+k时刻的船舶对水速度预测值。2.根据权利要求1所述的基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法,其特征在于,对所述数据进行预处理得到数据集,包括:从所述数据中提取船期表和船舶地理位置信息,将船舶在港停靠数据删除、将所述船舶的航行距离小于预设范围的数据删除、将特征缺失和异常的数据删除得到所述数据集。3.根据权利要求1所述的基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法,其特征在于,对所述数据进行预处理得到数据集,还包括:获取第i时刻的船舶对地速度、海流对地速度、船首向与海流方向的夹角,计算所述第i时刻的船舶对水速度;计算所述第i时刻的船舶对水速度与所述数据集的平均值的绝对误差,根据所述绝对误差与所述数据集的标准差进行互补误差函数计算,若互补误差函数计算结果小于预设值,删除所述第i时刻的船舶数据。4.根据权利要求3所述的基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法,其特征在于,所述计算所述第i时刻的船舶对水速度,按照以下方式计算:其中,V
stw
为所述第i时刻的船舶对水速度,V
sog
为所述第i时刻的船舶对地速度,V
current
为所述第i时刻的海流对地速度,为所述第i时刻的船首向与海流方向的夹角。5.根据权利要求3所述的基于潜在不变特征转换的动态船速预测方法,其特征在于,所述计算所述第i时刻的船舶对水速度与所述数据集的平均值的绝对误差,根据所述绝对误差与所述数据集的标准差进行互补误差函数计算,若互补误差函数计算结果小于预设值,删除所述第i时刻的船舶数据,按照以下方式进行计算:其中,er...
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