一种基于HAM-BiTL组合网络模型的AUV操纵运动预报方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明适用于自主水下航行器技术领域，提出了一种基于HAM‑BiTL组合网络模型的AUV操纵运动预报方法。该方法将双向时间卷积、双向长短期记忆网络和混合注意力机制相结合，所构建的模型被命名为HAM‑BiTL组合网络模型。通过结合滑动窗口法及其改进形式，对AUV操纵运动多元状态预报模型进行训练与验证。双向时间卷积确保了网络预报的因果性，能有效提取多元位姿数据的空间特征；双向长短期记忆网络则有效提取了序列时间特征，保证了时序数据的前后关联。混合注意力机制能够在样本数据中合理分配权重，从而实现对多种工况下AUV操纵运动多元位姿数据的多步预报。经三种典型操纵运动场景的实验验证，HAM‑BiTL组合网络模型展现出了优异的预报性能。

《一种基于HAM-BiTL组合网络模型的AUV操纵运动预报方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025102958155，当前法律状态为已下证，由吉林大学提出申请，发明人为王红波;王嘉玮;赵恒超;张毅;王岩;杨澍，申请日期为2025-03-13，公开（公告）日期为2025-09-09，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/15 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明适用于自主水下航行器技术领域，提出了一种基于HAM‑BiTL组合网络模型的AUV操纵运动预报方法。该方法将双向时间卷积、双向长短期记忆网络和混合注意力机制相结合，所构建的模型被命名为HAM‑BiTL组合网络模型。通过结合滑动窗口法及其改进形式，对AUV操纵运动多元状态预报模型进行训练与验证。双向时间卷积确保了网络预报的因果性，能有效提取多元位姿数据的空间特征；双向长短期记忆网络则有效提取了序列时间特征，保证了时序数据的前后关联。混合注意力机制能够在样本数据中合理分配权重，从而实现对多种工况下AUV操纵运动多元位姿数据的多步预报。经三种典型操纵运动场景的实验验证，HAM‑BiTL组合网络模型展现出了优异的预报性能。

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