《表1 船摇数据集统计量：基于循环神经网络的船摇数据实时预测》

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《基于循环神经网络的船摇数据实时预测》

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通过实验结果可以看出，在所有数据集下，本文算法相对勒让德多项式拟合法都具有更小的均方根误差。在对艏摇角进行预测时，本文算法和对比算法的预测均方根误差均较小，本文算法的误差为对比算法的15%～25%；在对横摇角进行预测时，本文算法的均方根误差为对比算法的12%～25%；在对纵摇角（由表1数据集统计量可知，纵摇角具有最大的均值和标准差，为船摇运动时船体姿态变化的主要分量）进行预报时，本文算法具有较大的优势，具体的，本文算法的均方根误差为对比算法的6%～10%。