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船作为波浪浮标:利用机器学习从在役船舶运动测量中估计相对波浪方向( Ship As a Wave Buoy: Estimating Relative Wave Direction From In-Service Ship Motion Measurements Using Machine Learning )
B Mak B Düz
对于海上作业来说，对当前当地海况有一个很好的估计是很重要的。海况信息通常来自海浪浮标或天气预报。有时使用波雷达。这些来源并非总是可用或可靠的。能够可靠地使用船舶运动来估计海况特征减少了对外部和/或昂贵源的依赖。本文提出了一种基于机器学习的6自由度船舶运动时间序列海况特征估计方法。现有数据包括两年来在护卫舰型船只上记录的船舶运动和波浪扫描雷达测量结果。由于用传统方法估计相对波向是最困难的，因此研究的重点是估计相对波向。时间序列很适合作为输入，因为运动信号之间的相位差保存了与这种情况相关的信息。这种类型的输入数据要求机器学习算法既能捕获输入通道之间的关系，又能捕获时间依赖性。为此，本研究采用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)进行多元时间序列回归。结果表明，在数据集足够大、覆盖足够多海况的情况下，相对波向的估计是可以接受的。调查数据集的时间属性，结果发现情况还不是这样。该文件将讨论如何解释结果，以及如何从更一般的意义上对待时间数据。
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