基于LSTM的软刚臂单点系泊力预测方法研究

软刚臂单点系泊系统是一种在浅水中对浮式生产储卸油装置FPSO进行定位的重要装备。针对软刚臂单点受力的实时预测问题,提出了一种利用深度学习算法(长短期记忆神经网络模型LSTM)搭建适合软刚臂单点的人工神经网络模型,利用OrcaFlex耦合计算软件提供数值样本,通过Tensor Flow和Keras深度学习框架,形成软刚臂单点系泊力深度学习模型,用于实现系泊力的实时预测。通过深度学习预测值与数值计算值的实例对比,验证了模型的准确性。