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卷积神经网络在浮式平台运动预测中的应用研究

目录

卷积神经网络在浮式平台运动预测中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

浮式平台运动预测问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1相关术语解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2实际应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3需求与挑战描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

卷积神经网络在浮式平台运动预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1网络架构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3模型训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4结果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

卷积神经网络的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2可解释性和鲁棒性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3特征提取能力增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2多组实验比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3结果可视化展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1主要发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2存在的问题及未来方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

卷积神经网络在浮式平台运动预测中的应用研究（2）．．．．．．．．．．．40

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.1浮式平台运动预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

1.2卷积神经网络在相关领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

浮式平台运动预测的相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.1传统浮式平台运动预测方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.2卷积神经网络的基本原理与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3其他相关机器学习算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

二、卷积神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．