【摘 要】
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基于波浪与船舶运动响应的因果关系,采用LSTM神经网络模型建立了随机波高历时与船舶横摇运动历时的映射关系,基于波高历时数据实现对船舶横摇运动的极短期预报.利用DT-MB5415舰船在三、四、五级横浪作用下横摇运动势流理论计算数据,进行LSTM模型的训练和预测,验证了方法的可行性.不同提前时长条件下船舶横摇预报结果分析表明,与基于船舶横摇输入数据的模型相比,基于波高数据输入的模型在四级和五级海况下预报精度均有改善,特别是在五级海况下预报精度有大幅提高,均方根误差和最大绝对误差降幅均在40％ 以上.
【机 构】
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武汉理工大学船海和能源动力工程学院 武汉 430063;武汉理工大学船海和能源动力工程学院 武汉 430063;高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉 430063
【出 处】
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武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
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基于波浪与船舶运动响应的因果关系,采用LSTM神经网络模型建立了随机波高历时与船舶横摇运动历时的映射关系,基于波高历时数据实现对船舶横摇运动的极短期预报.利用DT-MB5415舰船在三、四、五级横浪作用下横摇运动势流理论计算数据,进行LSTM模型的训练和预测,验证了方法的可行性.不同提前时长条件下船舶横摇预报结果分析表明,与基于船舶横摇输入数据的模型相比,基于波高数据输入的模型在四级和五级海况下预报精度均有改善,特别是在五级海况下预报精度有大幅提高,均方根误差和最大绝对误差降幅均在40％ 以上.
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