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船体结构应力预测对船舶航行安全具有重要意义,然而由于船体结构应力数据具有强随机性,传统方法难以有效准确地对其进行预测。为解决这一问题,采用对非线性关系具有很强拟合能力的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）组合方法对船体结构应力数据进行预测,并通过模型试验验证该方法的稳定性和可行性。结果表明,相比传统的循环神经网络（RNN）模型和单个预测模型,该组合模型在预测精度和效果方面都有明显优势,能够有效预测船体结构应力。其中,预测值与实际值的误差保持在3%以内,决定系数为0.91。 相似文献
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