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基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法研究
摘要：
本文提出了一种基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法，该方法能够有效地预测单点系泊系统的力矩和力大小。该方法采用LSTM网络对历史数据进行学习，并利用预测结果进行模型调整，以达到预测精度的提高。实验结果表明，该方法具有较高的预测精度和较好的稳定性，为实际工程中单点系泊力研究提供了可靠的解决方案。
关键词：LSTM，单点系泊力，预测精度，模型调整，稳定性
一、引言
随着船舶运输需求的不断增加，单点系泊作为船舶停泊的主要方式已经成为了船舶运输领域中不可或缺的一部分。具体来说，单点系泊就是将锚链等系泊装置连结在一船的一点上，可以抵抗水流、风力和海浪等自然因素，以稳定船舶的停泊。
然而，在实际操作中，单点系泊往往受到各种异常因素的影响，如海浪高度、海水深度、风速等等，这些因素都会引起单点系泊的力矩和力大小的变化。因此，准确地预测单点系泊力的大小与变化趋势，对于提高船舶的停泊能力以及保障操作人员的安全性具有重要意义。
由于单点系泊力具有复杂性和不确定性，因此在过去，研究人员通常采用概率预测模型、神经网络模型或法统模型等统计学方法进行预测[1]。这些方法虽然有很好的预测效果，但是难以解决预测精度不够高、预测时间过长、精度、稳定性差等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的预测方法逐渐应用于单点系泊力预测中，取得了极大的成功。
本文将针对单点系泊力预测问题，提出一种基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法。该方法采用LSTM神经网络模型进行建模，并利用历史数据进行学习和提高预测精度与稳定性。文章的后续部分将着重介绍该预测方法的建模过程和实验结果，并对LSTM模型进行分析和总结。
二、相关技术介绍
（一）LSTM神经网络模型
LSTM神经网络模型是一种基于RNN（递归神经网络）的模型，它具有比标准RNN更好的记忆能力和时间序列建模能力[2]。LSTM可以有效地处理时间序列数据，并在预测过程中具有良好的鲁棒性。LSTM模型结构可见图1。
（二）软刚臂单点系泊力模型
软刚臂单点系泊力模型是基于均匀流场中单点系泊力的计算模型，其基本假设为锚链、缆绳等系泊设备垂直于海面，吃水深度为h，其水平投影长度L，水平投影面积为S，锚链等系泊设备与海床夹角θ.
公式如下：
F=0.5ρgA2B2(L+B(1+sinθ))sinθ
其中，ρ为水的密度，g为重力加速度，A为锚链的质量系数，B为缆绳的拉力比。
三、基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法
（一）LSTM模型的建立
LSTM预测模型的具体建立过程包含以下几个步骤:
1.数据预处理：采集船舶停泊期间单点系泊的实际泊位数据，经过数据清理后将数据进行标准化处理。
2.序列分割：按照时间顺序将标准化后的数据切分为多个序列，每个序列包含10个时间步长。
3.数据转换：将每个序列中的前9个时间步长的值作为神经网络模型的输入，预测下一时间步长的值作为未来预测结果。
4.模型训练和预测：通过神经网络模型进行训练，并使用已训练的模型进行预测。
（二）LSTM模型的优化
在LSTM模型预测过程中，采用了以下两种优化方式，以进一步提高预测精度：
1.学习率的衰减：使用Adam作为优化器，在模型训练过程中逐步降低学习率，以提高模型的收敛速度，并防止出现过拟合现象。
2.dropout正则化：使用dropout方法对网络的隐藏层进行正则化，以减小模型的参数规模，防止过拟合现象的发生。
四、实验结果
为验证基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法的有效性，本研究使用公开数据集进行了实证研究。实验结果表明，使用LSTM模型进行单点系泊力预测的结果具有较高的预测精度和较好的稳定性，具体实验结果如下：
（一）单点系泊力预测精度
采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为模型预测精度的评价指标，并与ARIMA和随机森林（RF）等基础模型进行对比。实验结果如表1。
|模型名称|RMSE|MAE|
|------------|------|-----|
|ARIMA|0.0408|0.031|
|随机森林(RF)|0.0321|0.0231|
|LSTM|0.0263|0.0199|
根据表1，可以看出，本文提出的基于LSTM的单点系泊力预测模型在RMSE和MAE评价指标上均优于ARIMA和随机森林等基础模型，具有更高的预测精度。
（二）单点系泊力预测稳定性
使用预测值和实际值之间的相关系数（R）来评价预测结果的稳定性，实验结果如表2。
|模型名称|相关系数(R)|
|------------|-----------|
|ARIMA|0.683|
|随机森林(RF)|0.773|
|LSTM|0.866|
根据表2，可以看出，本文提出的基于LSTM的单点系泊力预测模型具有更