海产品蛋白质含量是谷物的2倍多,比肉、禽、蛋高5成。随着消费结构的转型升级,人民群众对优质海产品的需求日益增长。受到过度捕捞、工程建设和环境污染的影响,我国近海渔业资源严重衰退、水域荒漠化日趋明显,受资源环境制约,海洋渔业进一步增长面临瓶颈。开发海洋水产生物资源,保障海产品供给必须以发展现代化海洋牧场为核心。加快现代化海洋牧场建设,不仅能够缓解粮食安全压力,为人民群众的饭碗里增添更丰富的海洋食品,而且能够改善膳食结构,提升国民身体素质。发展深远海养殖工程,需要构建安全可靠的深水养殖工程装备。我国地处太平洋西部,沿海海域广受台风的影响,海水养殖工况十分恶劣,养殖工程结构经常遭受巨浪和强流的严峻考验,结构安全面临巨大威胁。为了提高恶劣海况条件下深海养殖平台的结构安全性,亟需开发出深海养殖平台动力响应分析的快速预报模型。本文基于养殖平台的水动力计算模型,分析获得了波流联合作用下平台动力响应,并构建了养殖平台动力响应快速预报模型的样本库;进一步基于深度学习的方法构建了养殖平台动力响应分析的快速预报模型,对养殖平台的快速预报模型进行优化分析,提高该快速预报模型的预报准确性和效率。本文的具体安排如下:首先介绍了基于机器学习的深海养殖平台动力响应预报分析的研究背景和现状,并提出了本文的主要研究内容。第二章介绍了养殖平台动力响应预报模型,主要包括波浪理论的选择、养殖平台动力响应水动力计算模型、机器学习基本理论方法。第三章对网衣水动力计算模型进行了验证,为进一步分析波流作用下养殖平台的水动力响应计算提供支撑。第四章基于养殖平台的水动力计算模型,分析了波流方向、波高、周期等参数对于养殖平台动力响应的影响,并进一步构建了养殖平台动力响应分析的样本数据库,为快速预报模型的构建提供数据支持。第五章开展了深海养殖平台动力响应的快速预报分析,介绍了如何确定隐含层神经元个数和权函数,并对快速预报模型进行了优化分析,给出了快速预报模型的软件设置情况。最后,结论部分对全文进行了总结,总体而言,本文提出的养殖平台动力响应快速预报模型具有很好的应用前景。