融合移动平均机制的船舶运动动态回归预测方法及系统

本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了融合移动平均机制的船舶运动动态回归预测方法及系统，通过对船舶运动时历数据进行分割，得到训练集和测试集；建立基于ARMA Attention架构的神经网络模型，构建历史输入数据集和标签数据集；将数据依次输入至ARMA Attention模型AR组件和MA组件，对模型进行迭代优化；将模型测试输入数据集输入训练好的模型中，各输入片段输入ARMA Attention模型中依次经过AR组件和MA组件并叠加，得到船舶运动时历预报结果。本发明的神经网络模型能够精准建模长期趋势、细腻捕捉短期波动，并通过双通道设计避免长短期特征耦合问题，同时适应复杂多变的船舶运动数据。