基于卷积神经网络的浮式平台运动预测

陈龙; 高榕泽; 陈超核; 任兴月

doi:10.15886/j.cnki.hndk.2025022104

海南大学学报（自然科学版中英文） ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 597 -603. DOI: 10.15886/j.cnki.hndk.2025022104

基于卷积神经网络的浮式平台运动预测

陈龙, 高榕泽, 陈超核, 任兴月

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摘要

针对浮式平台在不同波浪条件下的运动响应预测问题，使用CFD数值模拟方法构建了浮式平台模型与对应的数据集，并基于卷积神经网络通过该数据集建立了浮式平台运动预测模型，模型综合使用缆绳张力与平台运动数据对该浮式平台未来5.0 s的运动进行了预测。结果表明：基于卷积神经网络的运动预测模型单次预测平均耗时低于2 ms，预测精度较高；在多种工况下，模型预测误差均稳定控制在较低范围内，展现出良好的实时性与鲁棒性。