基于CL-CBAM-GRU混合神经网络的短峰波诱导船舶运动预测研究

《Ocean Engineering》：Short-crested wave-induced ship motion prediction using a CL-CBAM-GRU model

本研究针对短峰波环境下船舶运动预测精度不足的难题，提出了一种融合ConvLSTM、CBAM注意力机制和GRU的混合神经网络模型（CL-CBAM-GRU）。该模型通过并行处理稀疏波场时空数据和船舶运动历史序列，实现了对升沉和横摇运动的精准预测，在测试集上分别达到RMSE 0.0740和0.1661的优异性能。研究表明，该模型在0.4级高斯噪声和极端稀疏（4测点）波场条件下仍保持稳定预测能力，为复杂海况下海上卫星发射等高风险作业提供了可靠的决策支持。

　　

海上卫星发射作业面临严峻挑战：复杂短峰波诱导的船舶六自由度运动可能引发火箭姿态失稳、发射轨迹偏移等重大安全风险。传统物理模型在高海况下预测精度显著下降，而现有数据驱动方法多集中于长峰波条件研究，对实际海洋中普遍存在的多向波能分布特征考虑不足。针对这一技术瓶颈，上海交通大学海洋工程国家重点实验室的研究团队在《Ocean Engineering》发表最新成果，创新性地构建了CL-CBAM-GRU混合神经网络架构，实现了短峰波环境下船舶运动的精准实时预测。

研究团队采用ConvLSTM（卷积长短期记忆网络）、CBAM（卷积块注意力模块）和GRU（门控循环单元）三大核心技术模块。ConvLSTM模块负责捕捉波场的时空演化规律，通过卷积操作同时处理多维波高序列的空间关联性和时间依赖性；CBAM模块通过通道-空间双维注意力机制，自适应增强关键测点的波场特征；GRU模块则专注于船舶运动记忆效应的时序建模。这三个模块的输出通过可学习的注意力融合层进行动态加权，最终生成未来20秒的运动预测结果。所有实验数据均通过OrcaFlex数值模拟生成，涵盖不同波高、周期和主方向的短峰波条件，并经过上海交通大学海洋工程水池的模型试验验证。

研究结果通过系统化的实验验证展现了模型的卓越性能：

1. 1.
   模型对比分析表明，CL-CBAM-GRU模型在升沉和横摇运动预测中均显著优于仅依赖运动历史数据的基线模型，RMSE分别降低52.9%和80.4%。这证实了波场信息对提升预测精度的关键作用。
2. 2.
   消融研究揭示了不同运动模式的预测机制差异：升沉运动更依赖于未来波场演化信息，而横摇运动因低辐射阻尼特性表现出更强的运动记忆效应。CL-CBAM-GRU模型通过多模态信息融合，在两种运动预测中均达到最优性能（升沉R²=96.79%，横摇R²=99.10%）。
3. 3.
   极值统计预测分析显示，模型在波峰波谷预测中具有较高的时序匹配精度（升沉89.3%，横摇91.6%）和较小的误差标准差（σ_error=0.16），证明其在实际工程应用中对危险工况的预警能力。
4. 4.
   鲁棒性测试验证了模型在噪声干扰和传感器稀疏条件下的稳定性：在0.4级高斯噪声水平内保持预测精度，仅使用4个波场测点时仍能实现比无波场模型提升56%的预测精度。
5. 5.
   泛化性能评估表明，模型在未训练海况（波高1-4m，周期5-14s，主方向15°/45°/75°）中保持良好预测能力，标准化误差RMSE_S随海况恶化呈现收敛趋势，特别在恶劣海况下相对误差增长率显著低于运动幅值增长。

研究结论强调，CL-CBAM-GRU模型通过物理引导的跨模态融合架构，有效解决了短峰波环境下船舶运动预测的三大核心问题：波场时空特征提取、运动记忆效应建模和多源信息自适应融合。该模型不仅为海上卫星发射、动态定位等高风险作业提供了20秒有效预警窗口，其模块化设计思路更为复杂海洋环境下的智能预报系统提供了可扩展的技术框架。未来研究将聚焦于实船数据验证、多船型迁移学习以及不确定性量化等方向，进一步推动该技术向工程化应用迈进。