【摘 要】
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半潜式平台在深海中受到环境作用会产生6个自由度运动,这种不确定的运动对平台作业造成不利影响。因此,在较短时间内准确预报平台运动响应具有工程意义。目前,基于神经网络的时间序列预报方法比较主流的模型是长短期记忆（LSTM）网络,针对LSTM网络参数多、计算量大的问题,本文提出了基于时间卷积网络（TCN）模型进行半潜式平台运动极短期预报的方法。该方法以半潜式平台模型为研究对象,将TCN应用到时间序列的预
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51779141）“海底溃坝式异重流演化机理及与海洋结构物动力响应研究”； 海南省重大科技计划项目（ZDKJ2019001）“深海装备实测运维数字化系统研究与应用”；
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半潜式平台在深海中受到环境作用会产生6个自由度运动,这种不确定的运动对平台作业造成不利影响。因此,在较短时间内准确预报平台运动响应具有工程意义。目前,基于神经网络的时间序列预报方法比较主流的模型是长短期记忆（LSTM）网络,针对LSTM网络参数多、计算量大的问题,本文提出了基于时间卷积网络（TCN）模型进行半潜式平台运动极短期预报的方法。该方法以半潜式平台模型为研究对象,将TCN应用到时间序列的预报中,选取百年一遇、千年一遇的波浪条件,针对半潜式平台的垂荡运动,进行提前量为0、5s和10s的预报,将TCN模型与LSTM网络模型的预报结果进行对比,结果表明,在达到LSTM网络模型相近预报精度的情况下,TCN模型结构更简单,故本文提出的方法是可行的。
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