基于卷积神经网络的浮式平台运动预测

　　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5s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在通用计算设备上单次预测平均耗时低于2ms，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。