基于LSTM-ASSA-Transformer方法的浮动防波堤系泊张力短期预测

《Ocean Engineering》：Short-term prediction of mooring tension for floating breakwater based on the LSTM-ASSA-Transformer method

基于浮式防波堤锚泊系统张力预测的LSTM-ASSA-Transformer混合模型研究，通过耦合动态模型与实验验证，优化超参数后模型在MAE、MSE、MAPE和R2指标上均优于单一模型，平均绝对百分比误差低于6%，R2值超过0.96，验证了混合深度学习框架在工程预测中的有效性。

　　浮标防波堤系统在海洋工程中扮演着至关重要的角色，其安全性直接影响到海洋资源开发、科学研究以及港口运营等关键领域。随着近海和半封闭港湾区域的工业活动日益增多，这些区域所面临的波浪环境变得愈发复杂。波浪的动态变化不仅影响防波堤的结构稳定性，还可能引发严重的安全问题。因此，准确预测浮标防波堤的系缆张力成为设计与运行中的核心需求。

近年来，人工智能技术，尤其是深度学习，为解决这一难题提供了新的思路。传统方法依赖于数值模拟和物理实验，虽然在理论上具有较高的准确性，但往往伴随着高昂的成本和复杂的计算过程。而深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、Transformer网络等，因其在处理非线性、非平稳时间序列数据方面的优势，逐渐被应用于海洋工程领域。这些模型能够从历史数据中提取复杂的模式，实现对系缆张力的高效预测。

然而，现有的深度学习模型在应用过程中仍面临诸多挑战。一方面，大多数模型针对特定系统（如展开式悬链、紧绷式系缆或浮动光伏系统）进行优化，缺乏普适性；另一方面，这些模型通常依赖于高质量的数值或实验数据，而数据的获取往往成本高昂，且存在一定的尺度效应。因此，如何构建一个既具备高精度又具备良好泛化能力的系缆张力预测模型，成为当前研究的热点。

为应对上述问题，本研究提出了一种创新的混合深度学习框架——LSTM-ASSA-Transformer。该模型融合了LSTM、Transformer网络以及自适应稀疏自注意力（Adaptive Sparse Self-Attention, ASSA）机制，旨在提升预测精度与计算效率。LSTM负责捕捉时间序列中的动态依赖关系，Transformer则能够有效建模全局特征，而ASSA机制通过稀疏注意力机制提高了模型的计算效率，减少了不必要的信息处理负担。

本研究首先对浮标防波堤系统进行了全耦合动态建模分析，并通过实验数据进行验证，以确保模型的基础准确性。随后，基于OrcaFlex软件进行了大规模的数值模拟，生成了高质量的训练数据集。这些数据集涵盖了不同波浪条件下的系缆张力响应，包括波浪高度、周期、方向以及环境因素的变化。通过对这些数据的深入分析，模型能够更好地理解系缆张力的复杂行为，并在不同场景下实现准确预测。

在模型构建过程中，研究人员系统地评估了多种优化器、学习率和LSTM层数配置对模型性能的影响。最终，通过多误差指标（如平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差和决定系数）筛选出最优的超参数组合。实验结果显示，经过优化后的LSTM-ASSA-Transformer模型在所有测试场景中均表现出卓越的性能，其平均绝对百分比误差低于6%，决定系数（R2）值超过0.96。这些结果不仅验证了模型的有效性，也表明其在实际工程应用中具有重要的价值。

为了进一步验证模型的泛化能力，研究团队设计了多个案例研究，涵盖了相同波浪高度但不同周期、相同周期但不同波浪高度以及波浪高度和周期的综合变化情况。通过这些测试，模型展示了在不同海况下稳定且准确的预测性能。此外，研究还探讨了关键超参数（如学习率、批量大小和训练轮次）对模型表现的影响，为后续模型优化提供了理论依据和实践指导。

本研究的创新点在于将自适应稀疏自注意力机制引入到深度学习模型中，这一机制不仅提升了模型的效率，还增强了其对复杂波浪条件的适应能力。传统的注意力机制在处理大规模数据时可能会产生冗余计算，而ASSA通过动态调整注意力权重，能够更有效地聚焦于关键信息，从而减少计算资源的消耗。这种设计使得LSTM-ASSA-Transformer模型在保持高精度的同时，显著提高了计算速度，降低了运行成本。

从实际应用的角度来看，该模型具有广泛的应用前景。它不仅可以用于浮标防波堤的系缆张力预测，还能够拓展到其他海洋工程领域，如海上风电、浮式石油平台等。通过将深度学习技术与传统海洋工程理论相结合，本研究为海洋工程中复杂系统的行为预测提供了一种新的方法。此外，该模型的开发也为后续研究奠定了基础，特别是在如何进一步优化模型结构、提升泛化能力以及降低对高质量数据的依赖方面。

在实验验证过程中，研究团队采用了多种评估方法，包括对比实验、敏感性分析和模型性能测试。对比实验表明，LSTM-ASSA-Transformer模型在预测精度和计算效率上均优于其组成部分，即单独的LSTM、Transformer或ASSA模型。敏感性分析则揭示了关键超参数对模型性能的影响程度，为模型的调参提供了重要参考。模型性能测试则进一步证明了其在不同海况下的稳定性与可靠性。

本研究的成果不仅为浮标防波堤的设计与运营提供了科学依据，也为海洋工程领域的智能化发展做出了贡献。随着深度学习技术的不断进步，未来有望将更多先进算法应用于海洋工程，以实现更高效、更安全的工程设计与管理。此外，该模型的开发还促进了跨学科合作，为海洋工程与人工智能技术的融合提供了新的思路和方法。

总的来说，LSTM-ASSA-Transformer模型的提出与应用，标志着在海洋工程领域中，深度学习技术正逐步成为解决复杂系统预测问题的重要工具。通过结合多种先进算法，该模型在保持高精度的同时，显著提升了计算效率，降低了对昂贵数据的依赖。这一成果不仅为浮标防波堤的安全性评估提供了新的手段，也为其他海洋工程系统的智能化分析奠定了坚实基础。未来，随着更多实际数据的积累和算法的进一步优化，该模型有望在更广泛的工程场景中发挥更大的作用。