江苏科技大学杨林初获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116149347B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310018533.1，技术领域涉及：G05D1/49；该发明授权一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法是由杨林初;纪瑞;周敏勇;王兆瑞;龚行行;施冰忆设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取数个横摇角时间序列数据作为训练样本；步骤2：确定多步预测模型的固定步长；步骤3：构建改进的NARX神经网络多步预测模型；步骤4：通过训练样本、固定步长对改进的NARX神经网络多步预测模型进行训练，得到训练后的改进的NARX神经网络多步预测模型；步骤5：通过训练后的改进的NARX神经网络多步预测模型对实际采集的横摇角时间进行预测，将获得的固定步数中任一预测值作为预测结果。本发明使得模型在传感器采样周期长、补偿系统时滞的场合下获得更好的预测效果，使控制系统能够及时的进行扰动补偿，保证船舶设备进行稳定和安全的作业。
本发明授权一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的NARX船舶横摇运动多步预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取数个横摇角时间序列数据作为训练样本； 步骤2：确定多步预测模型的固定步长； 步骤3：构建改进的NARX神经网络多步预测模型，具体为： 式中：为预测值；y为训练样本数据值；为经修正后得出的预测值；m为预测次数；n为样本数据个数；h为预测所需的历史输入个数；k为预测固定步长，k＜＜h；l为预测时间序列；Jx为预测函数； 步骤4：通过训练样本、固定步长对改进的NARX神经网络多步预测模型进行训练，得到训练后的改进的NARX神经网络多步预测模型； 步骤5：通过训练后的改进的NARX神经网络多步预测模型对实际采集的横摇角时间进行预测，将获得的固定步数中任一预测值作为预测结果。
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