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多体船纵向运动预报研究的综述报告
多体船纵向运动预报是船舶运动控制、安全和设计等方面的重要研究领域。在多种环境下，船舶在水面上的运动状态受到诸多复杂的因素影响，例如大气风、浪洁面、潮汐、船舶运动、总重心、液面等等。因此，对船舶纵向运动进行预报和模拟分析，可以为船舶运动控制、航行安全和船舶设计提供必要的基础和参考。
目前，研究船舶纵向运动预报的方法主要包括试验研究和计算研究两种。其中试验研究主要通过在实际的海洋环境中对船舶运动进行实测和观测，探究船舶纵向运动的规律和影响因素，并通过实验数据来建立相应的数学模型。而计算研究则采用数学模型，通过对各种因素的计算和预测，来模拟船舶在不同环境下的纵向运动情况。
船舶纵向运动预报的计算研究主要涉及两方面，一是基于物理模型的预报方法，二是基于数据驱动的预报方法。
基于物理模型的预报方法通过建立船舶的数学模型和非线性动力学公式，预测船舶在海上遇到不同环境因素（如风浪、急流等）时的纵向运动特征。这类方法的优点是模型具有较高的物理可解性，可以更直观地从物理机制上理解纵向运动的变化规律。但该方法的缺点在于，动力学理论模型比较复杂，需要较高的数学和物理基础，且模型中的各参数往往难以准确把握，从而影响其预测精度。
基于数据驱动的预报方法通过对大量的实验数据和历史运动数据进行分析，建立数据预测模型来预测船舶的纵向运动。这类方法的优点是在不依赖物理模型的前提下，可以更加方便地从数据层面梳理出相应的运动特征。同时该方法的缺点在于，对于缺少运动数据的新型船舶，预测模型无法建立。
近年来，深度学习技术的发展为数据预测提供了新的思路。在人工神经网络中应用深度学习算法，利用海量数据训练出更加准确、复杂的预测模型，进一步提高了纵向运动预测精度。
总体来说，在多体船纵向运动预报研究中，不同的方法各具特点，但需要根据实际情况灵活运用，整合已有的方法和新技术，不断提高预测结果的精度和准确性。