【摘 要】
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畸形波是重大海浪灾害之一,近年来在公海和海岸带地域时有发生,其突然出现且与周围波浪相比高度异常,对船舶与海洋工程和人员生命安全造成严重损害。机器学习（Machine Learning,ML）作为人工智能领域的核心方法,随着近年来大数据、智能算法的发展,在许多领域得到成功应用。本文基于某畸形波实验数据,采用多种机器学习模型,对畸形波建模和预报,主要内容包括:一、基于单一和混合模型对畸形波进行预测研究
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畸形波是重大海浪灾害之一,近年来在公海和海岸带地域时有发生,其突然出现且与周围波浪相比高度异常,对船舶与海洋工程和人员生命安全造成严重损害。机器学习（Machine Learning,ML）作为人工智能领域的核心方法,随着近年来大数据、智能算法的发展,在许多领域得到成功应用。本文基于某畸形波实验数据,采用多种机器学习模型,对畸形波建模和预报,主要内容包括:一、基于单一和混合模型对畸形波进行预测研究。介绍了自回归移动平均模型（ARIMA）、非线性自回归动态神经网络模型（NARX）、支持向量回归模型（SVR）、反向传播神经网络（BP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）。为了提高单一模型预报畸形波的预报精度,我们结合了两种单一模型的各自优点进行预报,分别为ARIMA-LSTM模型,ARIMA-SVR模型,CNN-LSTM模型,CNN-SVR模型,EMD-LSTM模型,Kalman-LSTM模型,WT-ARIMA模型,WT-BP模型,实验证明,混合模型可以显著的提高预报精度。二、机器学习应用于畸形波的超参数优化算法研究。各种机器学习模型中具有相应的参数,与模型自身有关而与训练数据无关的参数称为超参数,它们对模型预报精度具有重要影响。本文系统的考察了多种超参数优化方法,包括网格搜索（Grid Search,GS）、随机搜索（Random Search,RS）、BO-GP、BO-TPE、粒子群算法（Particle swarm optimization,PSO）,对一些典型机器学习模型超参数进行了优化。实验证明,进行优化后的模型预测精度提升明显。三、为方便数据管理和多种模型选择调用,采用PYQT开源代码,开发了基于图形用户界面的畸形波机器学习检测系统。
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