基于锚点模型和残差学习的船舶运动自适应预测方法在多变海况下的应用研究

针对船舶在多变风况下运动预测精度下降的问题，研究人员开展了基于锚点模型和残差学习的自适应预测方法研究。通过构建锚点模型（anchor model）和适应模型（adaptation model），结合加权均方误差（WMSE）损失函数和残差细化网络，显著提高了船舶在风浪干扰下的运动状态（surge speed、sway speed、yaw rate）和轨迹预测精度。该方法为复杂海况下的船舶智能控制系统提供了可靠的技术支撑。

　　

在海洋工程领域，准确预测船舶在复杂海况下的运动状态对自动驾驶、路径规划和安全保障至关重要。传统船舶运动模型往往基于静水条件建立，当面临风、浪、流等环境干扰时，预测精度显著下降。虽然神经网络方法在船舶运动建模中展现出强大潜力，但现有模型在面对训练时未见过的新环境条件时，普遍存在泛化能力不足的问题。特别是在风浪变化剧烈的实际航行环境中，如何快速适应新条件而不需要完全重新训练模型，成为工程应用中的突出挑战。

针对这一难题，研究人员在《Ocean Engineering》上发表了一项创新研究，提出了一种基于锚点模型和残差学习的自适应预测方法。该方法的核心思想是将已在静水条件下训练好的模型作为锚点（anchor），通过额外收集的有限风浪数据训练适应模型（adaptation model）来学习环境变化带来的运动残差，最终通过残差细化网络进一步提升预测精度。

研究团队采用了多种神经网络架构进行对比验证，包括长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和欧拉神经网络（EulerNN）。关键技术方法包括：使用高保真K-SIM桥梁模拟器生成船舶操纵数据；构建包含风浪干扰的多样化训练数据集；设计加权均方误差（WMSE）损失函数平衡不同状态变量的预测误差；采用教师强制（teacher forcing）技术提高训练稳定性；实施残差细化网络进行后处理优化。

研究结果通过多个维度展示了方法的有效性：

在风浪适应性能方面，提出的自适应方法在所有评估指标上均显著优于无适应基准和完全重新训练方法。对于LSTM模型，自适应方法将最终位移误差（FDE）从4.71×10^-1 m降低到3.37×10^-1 m；对于GRU模型，FDE从4.44×10^-1 m改善到3.47×10^-1 m；对于EulerNN模型，结合GRU适应模型将FDE从4.77×10^-1 m提升到3.49×10^-1 m。

在多源环境扰动测试中，方法在同时存在变化的风速、风向和海流条件下仍保持优越性能。自适应方法的平均位移误差（ADE）为6.63×10^-1 m，相比无适应方法的8.20×10^-1 m和重新训练方法的6.88×10^-1 m有明显改善，证明了方法在复杂真实环境中的适用性。

突然风速变化测试显示，当风速从2节突然增加到17节时，自适应方法能快速适应新条件，保持预测稳定性。其FDE为11.26×10^-1 m，显著低于无适应方法的13.63×10^-1 m和重新训练方法的12.60×10^-1 m。

训练数据量敏感性分析表明，即使仅使用25%的风浪轨迹数据，自适应方法仍能有效学习环境变化模式，体现了方法的数据效率优势，这对于实际应用中数据收集成本高的场景尤为重要。

计算效率评估显示，所有方法的推理时间均满足实时性要求（低于1秒），其中EulerNN架构的计算效率最高（4.41毫秒），为工程应用提供了实用可行性。

研究结论表明，基于锚点模型和残差学习的自适应预测方法为解决船舶在多变海况下的运动预测问题提供了有效解决方案。该方法不仅显著提高了预测精度，还保持了计算效率，避免了完全重新训练的高成本和长周期。通过将已验证的静水条件模型作为可靠基础，仅需少量新环境数据即可快速适应变化条件，为船舶智能控制系统的实际部署提供了重要技术支撑。

讨论部分进一步指出，该方法的核心优势在于其模块化设计：锚点模型保持不变，确保已有认证和验证的有效性；适应模型专注于学习环境变化带来的差异，实现快速适应；残差细化网络进一步优化预测结果。这种设计哲学不仅适用于船舶运动预测，还可推广到其他需要在变化环境中保持性能的工程系统。

该研究的重要意义在于为 marine cyber-physical systems 提供了一种实用的环境适应性解决方案，推动了人工智能在海洋工程中的实际应用。未来工作可进一步探索该方法在更复杂环境条件（如波浪、浅水效应）下的扩展应用，以及在线学习机制的实现，使系统能够持续适应不断变化的海况环境。