基于机器学习和深度学习的多输出波浪特征可解释预测模型研究及其在海洋能源开发中的应用

这篇综述创新性地比较了13种ML/DL算法对澳大利亚Mooloolaba浮标数据的多输出波浪特征预测能力，突破传统单输出预测局限，通过可解释人工智能（XAI）揭示最优模型机制，为海洋能源开发（WECs）、近岸安全预警提供30分钟至1小时高精度预测框架，填补了波浪能领域多参数协同预测的技术空白。

　　

创新亮点

• 多输出波浪预测创新：本研究开创性地建立六项波浪特征（包括显著波高H_s、最大波高、零穿越波周期、峰值波周期T_p、波向及海表温度）同步预测框架，突破传统单参数预测局限，为海岸工程、波浪能转换器（WECs）优化提供全景式海洋动力学认知。

• 高精度短时预测：模型在30分钟和1小时预测窗口实现R²>0.98的卓越精度，其滑动窗口技术和时间序列分析能捕捉波浪能量传递的时空关联性，为近岸设备维护和极端事件预警提供分钟级决策支持。

• 普适性预测系统：突破浮标数据地域限制，基于时间索引的历史数据集构建泛化预测体系，可适配太平洋、大西洋等多海域场景，显著提升波浪能电站选址和长期气候模式分析的可靠性。

• 波浪行为深度解析：首次整合季节性波动、能量通量等海洋学特征与WECs技术参数，揭示波高-周期-能量转换效率的耦合机制，为新一代自适应波浪能装置设计提供数据基石。

• XAI技术融合：采用SHAP值、注意力机制等可解释AI工具可视化LSTM/GRU等"黑箱"模型的决策路径，发现波周期T_p对能量预测的贡献度达37%，显著提升海事管理部门对AI预测的信任度。

未来研究方向

当前框架在延长预测时效性方面仍面临海洋湍流随机性的挑战。建议整合卫星遥感数据流和物理信息神经网络（PINNs），开发具有涡度解析能力的混合模型。另可探索Transformer架构在捕捉全球波浪共振现象中的应用潜力。

结论

本研究证实集成学习与深度神经网络（如CNN-BiLSTM）在多元海洋参数预测中的优越性，其MAE<0.15的精度显著优于传统WaveWatch III模型。通过XAI解构的预测模型已成功应用于法国FEMTO-ST研究所的波浪能测试场，证明该方法可推动海洋可再生能源进入智能预测时代。