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一种基于机器学习的港内码头系泊船舶运动量预报方法

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的港内码头系泊船舶运动量预报方法,包括以下步骤:S1、确定码头前沿的风浪流工况组合:分析泊位处的水文条件,根据工程自身的水文参数,确定风、浪、流模拟的范围,其中包括风速、风向、流速、流向、浪高、周期和浪向。本发明有益效果:应用本发明一种基于机器学习的港内码头系泊船舶运动量预报方法,通过建立船水协同的运动量数据库,运用机器学习算法可快速为给定风浪流条件下的船舶运动量进行预报,为码头运营人员提供可靠的数据支撑,提前对码头作业进行合理安排,对实际操作具有指导意义。

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  • 2022-03-08

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