粒子群优化的门控循环单元网络漂流浮标轨迹预测

摘要： 该文针对漂流浮标的轨迹预测问题，提出一种基于深度学习框架的端对端预测模型。由于不同海域的水动力模型存在较大差异，针对海面漂流浮标的流体载荷计算也较为复杂。因此，该文根据漂流浮标历史轨迹形成的多维时间序列，提出更具有普适性的基于数据驱动的轨迹预测模型。该模型将粒子群优化算法(PSO)与门控循环单元(GRU)结合，使用PSO算法对GRU神经网络的超参数进行初始化，经过多次迁移迭代训... （共10页）