基于神经网络的船舶操纵运动水动力预报

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基于神经网络的船舶自主控制系统

基于神经网络的船舶自主控制系统一、引言随着科技的进步，自主控制技术的应用已经日益广泛。

虽然自主控制技术已经被广泛应用在汽车、无人机等领域，但是在船舶的应用还比较少。

本文旨在介绍基于神经网络的船舶自主控制系统的实现方法，并分析其优缺点。

二、神经网络介绍神经网络是一种人工智能技术，通过模拟生物神经网络的结构和功能来实现对信息的处理和学习。

神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过调整权值和阈值，来实现对输入信号的处理和输出结果的生成。

三、船舶自主控制系统框架船舶自主控制系统包括控制器、传感器和执行机构三部分。

其中，控制器通过对传感器采集的信息进行分析处理，生成相应的控制策略，控制执行机构实现对船舶的操纵。

四、基于神经网络的船舶自主控制系统实现神经网络可以用于控制器的设计。

通过将传感器采集的数据输入神经网络进行学习和训练，实现对船舶行驶状态的识别和预测，并生成相应的控制指令。

在实现过程中需要注意以下问题：1.神经网络结构的选择：由于传感器采集的数据可能相互之间存在复杂的关联关系，因此需要选择适当的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

2.数据的预处理和标准化：在将采集的数据输入神经网络之前，需要对数据进行预处理和标准化，例如去噪、归一化、幅度调整等，以提高数据的准确性和稳定性。

3.神经网络的训练和优化：神经网络的训练过程可以使用多种算法，如BP算法、遗传算法等。

在训练过程中需要注意防止过拟合和欠拟合等问题。

五、优缺点分析基于神经网络的船舶自主控制系统具有以下优点：1.能够自适应、学习和优化控制策略，适应不同船舶的性能和环境状态。

2.能够减少人为控制的误差和干扰，提高控制精度和效率。

3.能够实现对复杂环境的感知和控制，提高船舶的安全性和稳定性。

但是同时也存在一些缺点：1.神经网络的设计和训练需要相对高的技术门槛和成本。

2.神经网络的输出结果可能存在误差和不确定性。

3.系统的运行稳定性和可靠性需要进一步验证和改进。

IMO船舶操纵性标准与操纵性预报研究

是对船舶操纵性的评估与衡准工作，这些工作直接推动了船舶操纵性预报研究。

３船舶操纵性预报研究进展根据ＩＭ０的要求；为了提高航行安全性，避免设计、建造不满足操纵性基本要求的船舶，应该在船舶初始设计阶段就对船舶操纵性作出预报。

为此，各国船舶科技工作者和船舶设计人员开展了大量的理论、数值和试验研究工作，大大提高了船舶操纵性预报研究的水平［３１１４１。

３．１操纵性预报方法在船舶初始设计阶段预报船舶操纵性，通常采用的方法有，自由自航模试验方法、计算机数值模拟方法及半理论半经验的估算方法。

其中，自由自航模试验方法是用和所设计的实船几何相似的船模在水池或天然湖泊中进行Ｚ型试验、回转试验等标准操纵试验，得到表示操纵性的特征值，由此对实船操纵性作出预报：自由自航模试验方法是一种公认为比较可靠的方法，但由于船模和实船的雷诺数不相等，存在所谓的“尺度效应”影响，因而预报准确性存在问题。

计算机数值模拟方法是以计算机为工具，通过数值求解船舶操纵运动方程（又称为数学模型），模拟标准操纵试验，从而实现对实船操纵性的理论预报：计算机数值模拟方法需要事先选定数学模型，并确定其中的水动力系数，因而该方法的预报精度直接取决于求得的水动力系数的精度：随着计算机科学技术的发展和能较精确预报水动力系数的各种计算方法的开发，数值模拟方法在船舶操纵性预报中得到了越来越广泛地采用。

半理论半经验的估算方法是基于现有的大量船模和实船操纵性数据建立数据库、专家系统，或得出回归公式，对操纵性特征值进行估算，由此方便、快捷地对所设计船舶的操纵性作出预报：由于其实用性好，近十年来半理论半经验的估算方法得到了相当广泛的开发、应用；但该方法的预报精度受到现有数据的限制，当所设计的船舶不在现有数据所涉及的船型之内时，其预报精度难于保证。

３．２水动力预报确定船舶操纵运动方程中的水动力系数是采用计算机数值模拟方法预报船舶操纵性的前提。

确定水动力系数的方法主要有三种，即，约束船舶试验方法、数值计算方法和半理论半经验的估算方法。

基于神经网络的四自由度船舶操纵运动预报

有着很大的影响。由于非线性船舶运动系统的复杂性和对参数的敏感性，寻求有效的方法预报横摇运
动的幅值、速度以及加速度，是船舶操纵运动研究的热点之一。
Ｓｏｎ和Ｎｏｍｏｔｏ［１］采用ＰＭＭ（ＰｌａｎａｒＭｏｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍ）试验的方法，计算￥１７５型集装箱船的四
５４卷
第４期（总第２０７期）
中
国
造
船
、，０１５４Ｎｏ．４（ＳｅｒｉａｌＮｏ．２０７）
Ｄｅｃ．２０１３
２０１３年ｌ２月
ＳＨＩＰＢＵＩＬＤＩＮＧＯＦＣＨＩＮＡ
文章编号：１０００ — ４８８２（２０１３）０４ — ０１５５．０８
（＋ｒ＋％ｉ＇－ｚｏｂ）一
户＋ｍｘｏ（￣＋ＵＦ）＝Ｎ
—
ｍｚＧ（１＝，＋）： — Ｗ．一ＧＭ．、分别为绕轴和ＯＺ轴的转动惯量，、ｚ。分别
式中，ｍ、分别为船舶的质量和重量，
为船舶重心在随船运动坐标系中的纵向坐标和垂向坐标，丽为在随船运动坐标系中的稳心高度；Ｐ为
船操纵运动中的横摇。
本文结合船舶操纵运动中横摇运动的特点，建立基于径向基神经网络方法的四自由度船舶操纵运动预报模型。采用该预报模型，通过部分５。／５。、１０。／１０。、１５。／１５。、２５。／２５。、３０。／３０。Ｚ形试验和ｌ５。、２５。回转试验的仿真数据训练该神经网络，预报１０。／１０Байду номын сангаас。Ｚ形操纵运动，并将预报结果与仿真试验值进

基于神经网络的船舶航向控制

图３ＢＰ网络结构
ｇ＝（七）ｅ＋ｅ Fra bibliotek时问
隐层的神经元个数可由以下经验公式确定：
ｑ、ｎｍｔ … … …… … … …… …… … ＝／＋厂（）１
式中，ｎ、ｍ分别为输入层、隐层和输出层神经、ｑ元个数，由上式计算可得，、／
４０
５０
６Ｏ
时间ｆｓ）
图６阶梯参考信号下的控制量曲线
图１变正弦参考信号下的控制量曲线Ｏ
０
６
Ｏ
４
９０８Ｏ
７０
６０Ｏ
２０
３０
４０
５０
６０
时问ｆｓ）
图７阶梯参考信号下的参数自适应调整曲线
并且具有任意非线性逼近能力，因此可以利用神
经网络通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的ＰＤ控制 … Ｉ。本文利用ＢＰ神经网络和ＰＤＩ
大之前在系统中引入一个有效的早期修正信号，加快系统的动作速度，减少调节时间。
采用三层Ｂ网络，其中输入神经元个数选为Ｐ３，分别为ｒ）ｋ）（，Ｙ（，和ｅｋ）（。输出层输出节
通过仿真然后可以直接化为差分方程去仿真。分别得到阶梯参考信号下的输入、输出曲线，误差曲线，控制量曲线和参数自适应调整曲线（见图４、图５、图６、图７。初始航向设定为０，可）。以看出控制器能很好的跟踪上述参考曲线，不足之处在于，在控制过程中，航向具有一定的抖动，这

基于模糊神经网络的穿浪双体船摇荡运动预报

江聪，绰陈
（军兵种指挥学院研究生队，东广州５０３）海广１４０
摘要：据穿浪双体船船型特点与实际海况，根针对船舶运动特点，于切片理论建立并计算船舶基
运动模型方程，结合模糊神经网络建立运动模型，出一种线性神经网络结构，效地解决非线性提有问题并预报各方向上的摇荡运动．通过一个具体算例模拟仿真验证该方法的实用性和可靠性．
关键词：穿浪双体船；片理论；糊神经网络；拟仿真切模模
中图分类号：６１３Ｕ６．文献标识码－Ａ文章编号：０９— ５６２１）４— ０７— ４１０８２（０１００１０
０引言
穿浪双体船（ａｅｐｒｉｇｃｔｍｒｎ是目前国ｗｖｉｃａａａ）ｅｎａ
（）２
具体参数详见参考文献［］２．
１２方程的求解．
解上述方程关键是解出附加质量系数和阻尼系
数，应用Ｌｗｓｅｉ方法求解，是考虑到设计舰船控制这系统初期，难有完整的船型参数，Ｌｗｓ很而ｅｉ法求解
１船舶运动模型的建立
１１模型方程的建立．
穿浪双体船船型可作细长体计算，因而可应用切片理论建立其模型方程．以船舶前进方向为ＯＸ轴建立右手坐标系ＯＺ，叼（＝１２３４５６ＸＹ以，，，，，）

基于人工神经网络的船舶操纵运动仿真

一
化处理模块负责对实测船舶运动要素数据进行归
一
１船舶操纵运动的人工神经网络系统
仿真及其模型
系统由神经网络训练模块和船舶操纵运动仿真
化处理，将其转换到［，］间，一１１之以满足神经网
络训练仿真样本取值范围在［一１１之间的要求，，］
维普资讯
第１５卷第１期
２００７年６月
广州航海高等专科学校学报
ＪＲＮＡＬＯＦＧＵＡＯＵＮＧＺＨＯＵＭＡＲＩＩＬＥＧＴＭＥＣＯＬＥ
Ｖ０．５ＮＯ．１１１
Ｊｎ．２０７ｕ０
摘要：讨神经网络技术在船舶操纵运动仿真领域的应用，探构造一种网络结构和训练方法，验证
船舶操纵指令与船舶运动态势参数映射的可行性，构建了基于典型Ｂ并Ｐ神经网络模型的操纵运
动仿真系统．
关键词：船舶操纵；运动仿真；人工神经网络
文章编号：０９— ５６２０）１００１０８２（０７０ — ０５一Ｏ３
基于人工神经网络的船舶操纵运动仿真
金琨章杨，王振波，
（．军兵种指挥学院三系，东广州５０３；．军９２７部队，东湛江５４６）１海广１４１２海１２广２０４
量大，建立的数学模型在频繁操纵车、时难以得所舵到令人满意的结果，而且水动力导数的理论估算目前还不能满足工程精度的要求，只能通过拘束船模试验来精确确定，费甚巨，所可行性较低．一种方后法只考虑船舶的首向角对操舵的响应，适合于宽更阔水域的船舶操纵，不适合于具有高强机动性的而船舶操纵，要应用于仿真，若还需补充目前尚无统一形式的船舶纵向方程．文将就神经网络技术应用本于船舶操纵运动仿真进行探讨，以期解决上述仿真

基于GA—FCMAC算法的船舶运动智能控制器

舵是目前应用最广泛的操纵船舶航向的装置，自动操舵系统通常简称为自动舵，代船舶都安装现有自动舵来控制船舶航向。船舶运动是一种具有大
惯性、时滞、线性和参数时变的动态过程。由于大非
和神经网络（ＮＮ）其相互交叉融合的软计算（ｏｔ及Ｓｆｃｍｕｉ）ｏｐｔｇ的智能控制方法是当前自动控制研究的ｎ热点之一。本文在研究模糊小脑模型神经网络控制
器（ＣＦＭＡ）基础上，ＧＦＣ和ＣＣ的将Ａ，ＬＭＡＣ相互
船舶运动特性随航速、载荷、吃水差、深等因素的水变化而变化，动特性也随海浪、、等海况的变扰风流化而不同，因此，船舶运动控制的数学模型与扰动模型具有明显的不确定性在ＰＢ自动舵中，然微Ｉ虽
ＦＭＡ（ＡＦＭＡ）ｉｐｅｅｔｄｉｔｅｐｐｒｔａｐｃｔｎｔｉｅｒｇｉｄ￣ｓｅｎｅｒｕｓｆｉｕａｉＣＣＧ —ＣＣｓｒｓｎｅｈａｅｎｉｐ］ａｉｓｐｓｅｎｉｕｓａｄｔｓｌｍｌｏｓｉｏｏｈｔｉｓｄｈｅｔｏｓｔｎ
１船舶航向控制
船舶自动舵系统主要完成保持航向和改变航向
二项任务，由舵角反馈环及航向反馈环两个闭环它构成。航向控制环发出舵令给舵角控制环以消除航向偏差；舵角控ＧＵＯＣｈｒ，ｅｔＳＵＨｕｉＹＡＮＧ，Ｇｕｎ，ｕｌ一￣ｚ

基于改进BP神经网络的船舶操纵性能预报

ＺＡｅｊｎ，ＸＯｅ－ａＨＯＸｕ－ｕＩＮＧＷｎｈｉ
（ｉｇａｃａｈｐｎａｎｒＣｌｇ，Ｑｎｄｏ２６７，Ｃｉ）ＱｎｄｏＯｅｎＳｉｉｇＭｒｅｏｅｅｉａ６０ｈｎｐｉｓｌｇ１ａ
Ａｂｔａｃ：Ｔａｉｇｔｕｎｉｇｐｒｏｍａｃｆａｓｎｌｃｅｓｉｓｅａｌｈｅｍｅｏｏｓａｌｓｍｅｔｏｈｔｅｔａｄｌｏｈｐｓｒｔｋｎｈｅｔｒｎｅｆｒｎｅｏｉｇｅｓｒｗｈｐａｘｍｐｅ．ｔｔｄｆｒｅｔｂｉｈｎｆｔｅｍａｈｍａｉｌｍｏｅｆｓｉｈｃｍａｅｖｒｂｌｔｙｕｉｇｍｏｉｅｅｒｌａｇｒｔｍｓｉｖｓｉａｅｎｔａｅｎｔｉｌｔｏｓｃｒｉｄｏｔｗｉｎｕｅａｉｉｂｓｎｄｆｄＢＰｎｕａｏｉｙｉｌｈｉｎｅｔｔｄｉｈｅｐｐｒａｄｉｓｓｍｕａｉｎｉａｒｅｕｔＭＡＴＬＡＢａｇｇｇｈｌｕａｅ．ｎ
述，Ｂ而Ｐ神经网络方法就是构造一个非线性动态系统，这个非线性动态系统通过对样本的学习建立起网络
ＴｈｓｌｓｏｅｒｓａｃｎｃｔｈｔｔｅｍｏｉｅＰｅｏｋｓｈｖａｔｒｃｎｅｇｎｅｓｅｄａｄｂｔｅｒｄｃｉｎｐｅｉｉｎｔａｏｍａｅｒｕｔｆｔｅｅｒｈｉｄｉａｅｔａｄｆｄＢｎｔｒａｅｆｓｅｏｖｒｅｃｐｅｎｅｔｒｐｅｉｔｏｒｃｓｏｎｎｒｌＢＰｈｈｉｗｈ

多用途货船的操纵性预报计算

多用途货船的操纵性预报计算多用途货船是一种具有多种装载能力和灵活性的船舶，广泛应用于全球贸易和物流运输中。

在多用途货船的设计和运营过程中，操纵性预报计算显得尤为重要。

本文将探讨多用途货船的操纵性预报计算方法，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

随着全球贸易和物流业的快速发展，多用途货船在运输行业中的地位日益提升。

为了提高运输效率和降低成本，许多航运公司开始投入更多资源进行多用途货船的研发和升级。

在此背景下，对多用途货船操纵性预报计算的研究也成为了一个关键的课题。

多用途货船的操纵性预报计算主要包括以下几个步骤：船舶操纵性因素分析：首先需要确定影响船舶操纵性的因素，如船舶尺寸、船速、航向等。

通过对这些因素的分析，可以初步了解船舶的操纵性能。

船舶运动方程组的建立：结合船舶操纵性因素，建立船舶运动方程组。

该方程组可以描述船舶在各种环境条件下的运动行为，为后续的预报计算提供基础。

数字滤波算法：由于船舶在实际运营中会受到各种扰动因素的影响，因此需要对船舶运动方程组进行滤波处理，以减小扰动对预报结果的影响。

数字滤波算法可以采用卡尔曼滤波或其他的数值滤波方法。

为了验证上述计算方法的性能和准确性，我们进行了一系列实验。

实验中采用了实际航行数据和模拟数据进行对比分析。

结果表明，该计算方法能够较为准确地预报多用途货船的操纵性能，并且对不同航道和环境条件具有较好的适应性。

本文探讨了多用途货船的操纵性预报计算方法，通过对其计算过程和实验结果的分析，可以得出以下多用途货船的操纵性预报计算对于提高船舶运输效率和降低运营成本具有重要意义。

通过分析船舶操纵性因素、建立船舶运动方程组以及采用数字滤波算法，可以较为准确地预报多用途货船的操纵性能。

实验结果表明，该计算方法在实际航行和模拟环境中均具有较好的适应性和准确性，可以为多用途货船的操纵性能评估和航行安全提供有效的支持。

展望未来，多用途货船的操纵性预报计算研究仍有广阔的发展空间。

基于递归神经网络识别船舶在开放水域中的运动与性能分析

2024（3）总第1496期技术探讨与推广基于递归神经网络识别船舶在开放水域中的运动与性能分析朱悦鑫辽宁省交通运输事务服务中心摘要：递归神经网络能够纯粹从输入输出测量中学习未知非线性系统的动力学。

本文中，我们将递归神经网络表示为一个具有非线性扰动的线性时不变系统，通过引入约束参数，可以保证初始增益稳定性。

我们应用这种识别方法来学习在开放水域中四自由度船舶的运动，结果表明，约束递归神经网络在测试集上的预测精度较低，但在非分布集上，在满足约束条件的同时取得了可比性的结果。

关键词：递归神经网；系统识别；线性矩阵不等式约束；深度学习引言传统的系统识别通常依赖于领域专业知识来获得目标系统的表示。

相比之下，基于深度学习的方法已经被证明可以高精度地预测未知非线性系统的系统状态。

与传统建模技术推导出的微分方程模型相比，更能满足识别系统的稳定性要求[1]。

递归神经网络（RNN）可以处理输入序列，预测未知系统在未来的系统状态，但通常缺乏稳定性保证。

RNN可以被建模为具有非线性扰动的线性定常系统。

本文应用一个RNN模型，保证初始增量稳定性增益来识别具有多个输入和多个输出的开放水域的船舶真实运动。

一、研究背景深度递归神经网络结构对非线性系统识别任务显示出较高的预测精度，如四旋翼或船舶运动。

与广泛研究的经典鉴定方法相比较，这些学习方法通常不能提供输入—输出行为的稳健性保证。

将神经网络中的非线性激活函数与线性的线性层分离，我们可以使用经典的稳健性控制工具来分析稳定性。

最近，Fazlyab等人使用半深度网络规划计算深度神经网络的增益。

对用于系统识别的序列到序列模型，引入了凸参数约束，以保证递归神经网络的初始增量增益稳定性[2]。

将该网络结构推广到不需要参数约束的平衡网络，使用了一个递归神经网络控制一个部分未知的线性系统，从而建立了闭环稳定性保证，对循环均衡模型进行了扩展。

在这项工作中，本文遵循了Fazlyab等人的方法显示了初始增益稳定性。

船舶动力学与控制技术的研究

船舶动力学与控制技术的研究在现代工业生产中，船舶作为一种重要的交通工具，在世界贸易及国内经济发展中起着不可忽视的作用。

而作为一个复杂的物理系统，船舶也面临着各种运动特性和控制问题。

因此，船舶动力学和控制技术的研究是船舶设计和运营中的关键问题之一。

船舶动力学是研究船舶行为和航行特性的学科，其内容包括：水动力学、船体运动、推进系统、船舶动力、操纵特性和交通流动等。

这项技术的研究目的是为了解决船舶在不同环境中的运动特性以及运输效率和安全等问题，并进一步优化船舶设计。

在船舶动力学的研究中，船舶运动学是其中一个非常重要的分支，其主要研究船舶在外部环境作用下的变形和运动。

船舶运动学的成果可以应用于基于数值模拟的船体结构和性能的优化设计，以及船舶运动的预测和操纵控制中。

而在船舶控制技术的研究中，船舶自动控制技术已经成为一个重要的领域。

它是指应用机电一体化、自适应控制理论、人工智能和神经网络等先进技术，对船舶的自主导航、自动控制、自适应控制、自我诊断和交互式辅助设计等方面进行研究和发展。

在这些控制技术中，自主导航技术是相对成熟和稳定的一项技术，其基础是利用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和电子地图等技术对船舶进行定位和导航。

而自动控制技术则是指将现代控制理论和优化算法应用于船舶自动控制系统中，实现船舶运动和操作的自动化。

除此之外，控制技术的新发展还涉及到风险评估、系统可靠性和安全性、应急控制等方面。

其中，应急控制技术是指在船舶发生危险性事件时，能够自动调整控制系统，从而减少事故的发生和影响。

总之，船舶动力学和控制技术的研究是一个充满挑战的领域，其发展迅速且应用广泛。

对于一个国内经济和海运业发展迅速的国家，加强船舶动力学和控制技术的研究已经成为必要且重要的事情。

船舶操纵运动预报的实现及其在航行安全的应用

154船舶操纵运动预报的实现及其在航行安全的应用◎ 赵明大连港引航站摘要：在恶劣海况下，船舶操纵变得异常复杂且具有挑战性。

因此，船舶操纵运动预报已成为提高航行安全与效率的重要领域。

准确的船舶操纵运动预报技术可以为多船避碰、靠离泊工作以及恶劣环境下驾驶训练提供技术参考，以提高航行效率和减少事故风险，还可以为智能船舶自主操纵系统奠定基础。

随着信息技术的不断发展，不同船舶操纵运动预报方法被提出，这也相应拓展了船舶操纵运动预报在航行安全方面的应用研究。

关键词：船舶操纵；运动预报；航行安全；航海模拟器1.引言船舶操纵性是指船舶在水中进行各种操纵时所体现出的运动性能，是船舶设计与操纵领域中的一个核心概念。

随着科技的不断进步，船舶操纵性的定义逐渐演变，涵盖了船舶在不同水域和气象条件下的操纵灵活性、稳定性、敏感度以及对操纵指令的快速响应等方面的特性。

研究船舶操纵性的目的是在各种运输和环境条件下，使船舶能够被安全、高效地操纵，确保船员能够有效地掌握并应对复杂的航行环境，保障船舶的航行安全。

作为主要的国际货运通道，海运具有运量大、价格低、航线广泛等优势。

中国经济的迅速发展促使与世界各国的贸易往来日益频繁，使中国成为全球海运大国。

除此之外，内河水运在综合运输中也扮演着至关重要的角色，是实现经济社会可持续发展不可或缺的关键组成部分。

在2022年，中国完成营业性货运量85.54亿吨，比上年增长3.8%，完成货物周转量121003.14亿吨公里、增长4.7%。

其中，内河货运量44.02亿吨、增长5.1%，内河货物周转量19025.73亿吨公里、增长7.3%；海洋货运量41.51亿吨、增长2.5%，海洋货物周转量101977.41亿吨公里、增长4.2%。

基于上述的中国海洋营业性货运量，船舶作为水上运输的主要工具，承载着货物、人员和能源等各类物资，其设计以及操纵将直接影响货物的安全运输和乘员的安全航行。

因此，船舶操纵运动预报可以帮助船员做出更明智的决策，降低碰撞、触礁等事故的风险，从而保障船舶和船员的安全。

基于神经网络的船只轨迹预测技术研究

基于神经网络的船只轨迹预测技术研究第一章绪论1.1 研究背景航海是举世瞩目的一项人类活动，其重要性不仅体现在国家的安全防卫、经济发展、科技创新等多个领域，也关系到全球的大气、海洋及生态环境等。

然而，在复杂的海洋环境下，船只安全受到多种因素的制约，其中最核心的问题之一就是如何准确预测船只的轨迹，以便更好地保障航海安全和减少船舶与沙洲、礁石等物体碰撞的风险。

1.2 研究意义基于神经网络的船只轨迹预测技术是当前船只轨迹预测领域的研究热点之一，对于提高船只轨迹预测的准确性、稳定性，增强航海安全保障能力和减少事故率等方面都具有积极的意义和重要的应用价值。

第二章相关技术研究2.1 船只轨迹预测技术综述在船只轨迹预测技术的研究领域，目前主要采用的方法是基于贝叶斯网络、支持向量机、粒子群优化、遗传算法和神经网络等算法，但是在实际应用过程中，这些方法存在着各自的局限性和不足。

其中，基于神经网络的船只轨迹预测技术在识别和提取轨迹模式方面显得尤为优秀，取得了一定的研究成果和应用实际效果。

2.2 神经网络模型及其优化方法神经网络采用模仿生物神经系统的方式，对于复杂的非线性问题有着较强的学习和拟合能力，在船只轨迹预测领域得到了广泛的应用。

基于神经网络的船只轨迹预测方法的核心是训练一个准确、鲁棒性强的模型，模型的好坏和训练数据质量有着直接的关系。

因此，基于神经网络的船只轨迹预测技术中，优化神经网络结构、特征嵌入、数据集选择和正则化等技术能够提高训练模型的精度和泛化性能。

第三章船只轨迹数据分析3.1 数据采集船只轨迹预测技术对于数据的准确性和全面性要求较高，因此在进行轨迹数据采集时，要对数据来源区域、数据采集频率、数据处理方式等内容进行分析和设计，以保证数据的可用性和精度。

3.2 数据清洗轨迹数据的清洗是一项重要的工作，其目的是为了清除数据采集中的噪声、异常值和缺失值等，使数据更好地贴合实际情况。

在数据清洗中，要对船只状态、位置、速度、方向等信息进行统计分析，确定数据过滤和清洗的方案，并针对特殊情况进行定制处理。

基于LSTM的船舶航迹预测模型

基于LSTM的船舶航迹预测模型随着全球贸易和航运的快速发展，船舶航迹预测成为了一个重要的研究课题。

准确预测船舶航迹可以帮助提高航运安全、减少燃油消耗、优化航线规划等。

近年来，深度学习技术的发展为船舶航迹预测提供了新的解决方案。

本文基于长短期记忆网络（LSTM）模型，提出了一种船舶航迹预测模型，并对该模型进行了实验验证。

LSTM是一种适用于序列数据的深度学习模型，具有记忆单元的循环结构，可以有效地捕捉序列数据的长期依赖关系。

在船舶航迹预测领域，LSTM模型具有以下优点：适应序列数据的时序性：船舶航迹数据具有较强的时间关联性，LSTM 模型可以通过捕捉历史数据中的长期依赖关系来预测未来航迹；学习能力：LSTM模型具有自适应学习能力，可以通过训练数据自动提取重要特征；预测精度高：LSTM模型的输出结果具有较高的预测精度，可以有效降低预测误差。

在船舶航迹预测研究中，LSTM模型的应用日益广泛。

如Kumar等（2019）基于LSTM模型对船舶运动轨迹进行了预测，并取得了较好的预测效果。

Arul等（2021）将LSTM模型应用于船舶航线规划，优化了航线设计方案，提高了航运安全。

在船舶航迹预测研究中，数据处理与预处理是建立预测模型的关键步骤之一。

对于船舶航迹数据，首先需要进行数据清洗，包括去除异常值、填补缺失值等。

进行特征提取，包括速度、航向、风速、浪高等多种特征。

这些特征可以从船舶航行状态、环境等多个方面来描述船舶航迹。

采用小波变换等方法对数据进行去噪处理，提高数据的可靠性。

在建立LSTM模型时，首先需要确定模型的参数，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。

本文采用PyTorch深度学习框架来构建LSTM模型，并采用Adam优化算法进行模型训练。

具体步骤如下：确定输入输出数据：将经过预处理的数据作为模型的输入，将船舶航迹作为模型的输出；构建LSTM模型：采用一维LSTM模型来处理时间序列数据，将输入数据按照时间顺序逐个输入到模型中；损失函数：采用均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量模型的预测精度；优化算法：采用Adam优化算法对模型进行训练，通过不断调整参数来降低损失函数的值，提高模型的预测精度。

基于AIS数据和循环神经网络的船舶轨迹异常检测

通过对多种船舶类型和不同场景的数据集进行实验验证，证明了所提出方法的有效性和鲁棒性。
与传统方法相比，所提出方法具有更高的检测准确率和较低的误报率，能够为船舶监控和安全预警提供有力支持。
研究成果总结
研究不足与展望
在实际应用中，AIS数据的获取和处理可能受到信号遮挡、干扰等因素影响，需要进一步研究解决。
通过减少船舶事故和降低海损，可以为社会带来显著的经济效益和环境效益。
基于所提出方法的船舶轨迹异常检测技术，可以为海事管理部门提供更加精准、高效的监管手段，保障船舶航行安全。
THANKS
感谢观看
利用训练数据集对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型的参数，提高模型的预测准确性和泛化能力。在训练过程中，可以采用一些技巧如早停（early stopping）、正则化（regularization）等来防止过拟合和模型泛化能力的提升。
数据预处理
构建模型
训练与优化
训练过程
优化策略
评估指标
模型训练与优化
数据变换
数据标准化
将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个较小的区间内，以便更好地进行数据处理和分析。
数据归一化
将数据的各个特征按照一定的比例进行缩放，使其落入一个较小的区间内，以便更好地进行模型的训练和预测。
数据归一化
基于ais数据的船舶轨迹特征提取
03
03
船舶航向信息
通过AIS数据中的航向信息获取。
2023-10-27
基于ais数据和循环神经网络的船舶轨迹异常检测
目录
contents
引言数据预处理基于ais数据的船舶轨迹特征提取基于循环神经网络的船舶轨迹异常检测模型实验结果与分析结论与展望

基于机器学习的船舶动力性能预测算法研究

基于机器学习的船舶动力性能预测算法研究船舶动力性能预测一直是船舶设计和运营中的关键问题之一。

如何利用现代技术手段更准确地预测船舶动力性能，是当前研究中亟待解决的问题。

基于机器学习的船舶动力性能预测算法，是近些年来备受关注的一种新技术手段。

一、机器学习在船舶动力性能预测中的应用机器学习是一种使用算法和统计模型来分析数据并从中学习的过程。

在船舶动力性能预测中，机器学习的应用正逐渐得到广泛的认可和推广。

目前，机器学习主要应用于船舶动力性能的预测和船舶水动力学的研究。

机器学习可以从大量的历史数据中学习出与各种因素相关的关系，并根据这些关系预测未来的船舶动力性能。

此外，机器学习还可以帮助研究人员将海洋环境因素与船舶运行数据进行关联分析，从而更好地理解船舶性能模型。

二、基于机器学习的船舶动力性能预测算法研究基于机器学习的船舶动力性能预测算法主要通过提取历史数据中的特征，并利用这些特征来构建预测模型，从而实现对未来船舶动力性能的预测。

目前，常用的特征提取方法包括时间序列、频谱分析、小波变换等。

预测模型包括回归模型和分类模型。

回归模型可以预测连续的数值，常用的回归模型有线性回归、多项式回归、支持向量机回归等；分类模型可以预测离散的类别，常用的分类模型有决策树、随机森林、神经网络等。

根据不同的预测场景和数据特点，研究人员可以选择不同的特征提取和建模方法，以更准确地预测船舶动力性能。

三、机器学习在船舶节油优化中的应用除了船舶动力性能预测，机器学习还可以应用于船舶节油优化。

由于燃油是船运营成本的重要组成部分，如何实现船舶的节油优化是每个船东和船运公司都面临的问题。

机器学习可以利用历史数据和实时航迹数据来研究船舶的节油优化策略，并根据预测结果自动调整船舶的航速和航线，以实现最小化燃油消耗。

同时，机器学习还可以结合船舶的航行环境、货物负载、气象条件等因素，进行全面的节油优化。

四、基于机器学习的船舶动力性能预测算法的挑战尽管机器学习在船舶动力性能预测方面具有巨大的潜力，但其应用中还存在很多挑战。

基于机器学习的船舶运动预测技术研究

基于机器学习的船舶运动预测技术研究随着人们对海洋资源的渴求以及全球贸易的不断发展，船舶运输行业成为了近年来大热的领域之一。

在这个领域中，船舶运动预测是一个非常重要的问题，它可以对船运过程进行调节以提高效率，节省时间和成本。

而机器学习作为一个热门的技术领域，已经被应用到很多实际问题中。

本文将探讨基于机器学习的船舶运动预测技术研究。

随着现代技术的不断发展，我们可以很容易地获取来自船舶传感器的大量数据。

这些数据涵盖了船舶的位置、速度、加速度、航向和操纵信息等。

这些数据对于我们预测船舶的未来运动非常有用。

但是这样大量的数据也需要我们有足够的技术支持来提取信息，然后推断未来的结果。

在机器学习领域中，有一类算法被广泛称为反向传播神经网络算法。

它使用前一时刻的运动数据，然后反向传播错误的信息，以此来改进模型并进行预测。

这类算法在船舶运动预测中使用得非常广泛，并且被证明非常有效。

通过这种方法，我们可以实现对船舶运动状态的实时跟踪和预测。

在现实世界中，船舶运动是一个非常复杂的过程，受到很多因素的影响，例如海浪、风、水流、和船只自身的因素等等。

因此，单一的算法模型并不能准确地预测所有情况。

为了解决这个问题，我们可以使用多种不同的算法模型，再通过一定的控制策略，来组合得到更准确、更可靠的预测结果。

为了实现这一目标，我们首先需要建立一个合理的数据模型，这样才能有效地提取我们想要的特征。

我们需要利用数据挖掘、分析方法，将数据转化为我们所需要的信息。

在获得了特征之后，我们还需要选择合适的算法进行模型训练。

这一过程中，我们需要根据预测数据的具体情况来选择不同的算法，以获得更加准确的结果。

当模型训练完成后，我们就可以利用得到的结果来建立控制策略。

控制策略是基于预测模型的输出和实际情况来制定的，例如为了提高航行的安全性，我们可能需要对运动进行一定的限制。

这里需要重点强调的是，在构建控制策略时，我们需要考虑到各种外界因素，例如天气变化、航道状况等等，以保证预测模型的准确性和有效性。

船舶操纵性计算预报中的不确定度评定

船舶操纵性计算预报中的不确定度评定马向能;冯骏【摘要】Uncertainty is the parameter, associated with the result of a measurement, that characterizes the dispersion of the values which could reasonably be attributed to the measurand. The International Maritime Organization (IMO) has adopted the Resolution Msc.l37(76) Standards for Ship Manoeuvrability (IMO, 2002b),therefore an accurate prediction of manoeuvring abilities at design stage through numerical simulation has become a fundamental issue.In this paper, GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) analysis method was adopted to investigate the reliability of concentrated parameters numerical procedures, a code for manoeuvring simulation was developed at CSSRC, based on the classical nonlinear mathematics model approach for hydrodynamics of model test and manoeuvring derivatives.%不确定度分析是以定量的形式给出数据结果的品质和可信度,是数据分析中必要的一个组成部分.为了适应国际海事组织(IMO)正式通过的MSC.137(76)船舶操纵性标准(IMO,2002b)决议,就要求在船舶设计阶段通过数值计算方法预报的操纵性能更加精确.因此,文章依照GUM不确定度评定方法,基于船舶操纵性预报“整体型”数学模型,结合操纵性水动力试验结果及其导数分析,对船舶操纵性预报结果进行了不确定度评定.【期刊名称】《船舶力学》【年(卷),期】2011(015)008【总页数】8页(P853-860)【关键词】测量不确定度;操纵性;置信概率;水动力;GUM【作者】马向能;冯骏【作者单位】中国船舶科学研究中心,江苏无锡 214082;中国船舶科学研究中心,江苏无锡 214082【正文语种】中文【中图分类】U661.332002年10月国际海事组织（IMO）正式通过了MSC.137(76)船舶操纵性标准（IMO，2002b）决议[1]，从而对船舶在设计阶段通过数值计算方法预报操纵性能提出了更高的精度要求。