基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法

本发明涉及海况预测技术领域，具体公开了基于PSO‑ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法，包括先在单个样本内进行归一化；用Jonswap谱的合田Goda改良式构造损失函数，以MAE作为能量相关损失；采用分段混合损失优化器分别优化面积和特定频段形状；使用PSO算法优化模型训练参数；引入SRFCA机制，处理船舶运动耦合关系以及复杂外部环境的非线性影响；以ResCNN为基准引入SRFCA结合PSO算法构建PSO‑ShipMotionNet网络；用边界元法构建数据集训练模型；分析SRFCA和分段优化策略对模型性能的影响。本发明采用上述的基于PSO‑ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法，一定程度上降低了模型对训练样本数量的依赖，提高了模型的泛化能力和物理可解释性，为海况参数预测提供了新的方案。