公开(公告)号：CN119474853A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411365192.6

申请日：2024-09-29

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  李旭尧 ,  李貌 ,  陈航宇 ,  杨珂

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种融入系统状态估计的船舶运动智能预报方法及系统，通过对船舶某一自由度运动时历数据以及对应的波浪时历数据进行分割，得到时历预报的训练集和测试集；通过波浪‑船舶运动系统滞后阶数分析得到最佳滞后阶数#imgabs0#根据最佳滞后阶数#imgabs1#利用滑动窗口划分训练集，并根据得到的数据集构建ANN预报模型；根据构建的ANN预报模型得到船舶运动预报结果。本发明从时间序列分析理论出发，将波浪‑船舶运动滞后阶数计算融入智能模型ANN前处理方法，提高了ANN模型对于捕捉波浪激励与运动响应的映射关系，为模型学习波浪时历与运动时历间的映射关系提供了极大的帮助，极大地提高了船舶运动的智能预报精度。

公开(公告)号：CN117851760B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410257690.2

申请日：2024-03-07

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  陈航宇 ,  马学文 ,  周润松 ,  李旭尧

IPC: G06F18/10 ,  G06F17/14 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于频带预处理的波浪智能预报模型优化方法及系统。该方法从波浪时历数据的频带分布特征出发，通过波浪频带分布进行多区间划分，滤去噪声影响的同时分离高低频组成部分，并通过高低频部分的预报模型独立训练与预报，通过预报结果叠加实现原波浪时历的高精度预报。本发明面向实际海洋环境中测量的波浪时历数据预报精度低的问题，基于傅里叶变换探究数据频谱特征，从频带分布出发，提出一种波浪时历数据高低频分离的预处理方法，通过本发明可以有效的改善实测波浪时历的预报精度，提升可预报时长，并且该方法普遍的适用于多种波浪深度学习预报模型。

公开(公告)号：CN117851760A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410257690.2

申请日：2024-03-07

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 黄礼敏 ,  陈航宇 ,  马学文 ,  周润松 ,  李旭尧

IPC: G06F18/10 ,  G06F17/14 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于频带预处理的波浪智能预报模型优化方法及系统。该方法从波浪时历数据的频带分布特征出发，通过波浪频带分布进行多区间划分，滤去噪声影响的同时分离高低频组成部分，并通过高低频部分的预报模型独立训练与预报，通过预报结果叠加实现原波浪时历的高精度预报。本发明面向实际海洋环境中测量的波浪时历数据预报精度低的问题，基于傅里叶变换探究数据频谱特征，从频带分布出发，提出一种波浪时历数据高低频分离的预处理方法，通过本发明可以有效的改善实测波浪时历的预报精度，提升可预报时长，并且该方法普遍的适用于多种波浪深度学习预报模型。