一种基于深度学习网络模型的疏浚作业参数浚前智能推荐方法

本发明公开了一种基于深度学习网络模型的疏浚作业参数浚前智能推荐方法。该方法包括：响应于挖泥船控制请求，根据疏浚工况的类别，对原始船舶数据和原始管理数据进行筛选，以得到施工数据和功率数据，并分别确定施工数据和功率数据对应的标签信息；根据施工数据和其对应的标签信息训练得到目标施工参数推荐模型，并根据功率数据和其对应的标签信息训练得到目标功率预分配模型；根据推荐参数的寻优模式，基于目标施工参数推荐模型和目标功率预分配模型进行输入参数组合寻优，得到最优参数组合并根据最优参数组合和疏浚工况，控制目标挖泥船作业。本发明可以结合疏浚工况对数据进行预处理并基于预测模型和寻优模式得到最优的推荐参数。