一种基于多模型融合的不同波浪高度下船舶和被打捞物相对角度时序预测方法及系统

本发明提出了一种基于多模型融合的不同波浪高度下船舶和被打捞物相对角度时序预测方法及系统，通过采集多个波高工况下的船舶和目标物运动时序数据，构建包含时间、波高、相对角度的多源数据集，绘制变量相关性热力图筛选关键特征；采用滑动窗口技术构建监督学习样本，通过MinMax归一化与Standard标准化进行数据预处理；建立随机森林与LSTM双模型对比分析框架：其中随机森林侧重空间特征挖掘，LSTM专注时序模式捕捉；训练过程中采用R2、RMSE双指标评估，最终实现波高‑角度映射关系的精准建模。本发明通过既保留随机森林的高解释性，又发挥LSTM的时序建模能力，在测试集上取得优异表现，为波浪状态下船舶与目标物相对位置预测提供了双引擎解决方案。