本技术属于船舶操纵运动预测技术领域，公开了一种基于融合技术的船舶操纵运动实时预报方法及系统。该方法对船舶运动数据和海洋环境数据进行标准化处理，使海洋环境数据与船舶运动数据在同一数值范围内输入构建的基于Transformer架构的船舶运动预测模型，使用滑动时间窗口技术，进行在线梯度更新，适应新数据特征；引入物理损失项，获得改进后基于Transformer架构的船舶运动预测模型；进行优化验证，完成非线性船舶操纵运动预报。本发明不仅能够解决传统模型在非线性处理方面的不足，还可以通过物理约束提升数据驱动模型的可靠性，为未来智能船舶的操纵控制与安全航行提供有力的技术支持。
背景技术
在现代海洋运输和海洋作业中，随着全球海洋资源的开发和海洋交通的增长，船舶在复杂多变的海况下频繁航行，尤其是在恶劣海况和极端操作工况下（如大舵角转向和避让碰撞）进行精准的操纵已成为影响航行安全和效率的关键问题之一。船舶的操纵运动在这些情况下变得异常复杂，不仅涉及多种动力因素，还要考虑环境扰动如风、浪、流的影响。准确预测这些条件下的船舶操纵响应，是提高船舶操纵性能和航行安全的基础。
1）传统物理建模的局限性。
船舶操纵运动的传统建模方法主要基于经典的流体力学理论，常见的模型包括MMG（Maneuvering Modeling Group）模型和KT响应模型等。这些模型通过控制方程对船舶的运动状态进行描述，并结合外部环境因素进行修正。然而，传统的物理模型在面对恶劣海况、极端舵角条件时，往往表现出精度不足和适应性差的缺陷。传统模型的计算复杂度较高，且实时性较差，难以适应现代船舶操纵运动预报的高频率需求，特别是在需要实时决策的情况下，无法快速响应突发环境变化。
此外，传统的物理模型通常需要大量的实验数据和模型校准，这导致在多变的环境条件下，这些模型在泛化能力上存在显著局限性。它们难以捕捉复杂、非线性和动态特征，尤其在极端条件下，模型往往不能准确反映船舶的真实操纵行为。这些局限性使得传统模型难以满足现代海洋运输对高精度、实时性和适应性的需求。
2）数据驱动模型的兴起与不足。
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，数据驱动的预测模型逐渐在船舶操纵运动研究中得到应用。深度学习模型特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）因其处理时间序列数据的能力，已经应用于船舶运动轨迹的预测。然而，尽管这些模型在复杂动态环境下的预测性能优于传统物理模型，但它们过于依赖训练数据，在数据不足或数据质量较差的情况下容易出现过拟合问题，泛化能力不足，尤其在面对极端海况时表现出不稳定性。
此外，数据驱动模型虽然在精度和适应性上有所突破，但它们缺乏物理约束，容易在操纵运动预报中给出不符合实际物理规律的预测结果。这种对物理一致性把控的不足，限制了数据驱动模型在实际船舶操纵运动预报中的广泛应用。如何在高效处理数据的同时，确保模型的物理合理性，成为亟待解决的问题。
3）Transformer模型的引入与优势。
近年来，Transformer模型在自然语言处理和时间序列数据处理领域表现出强大的建模能力，逐渐被应用于包括船舶运动预测在内的复杂系统建模中。与传统的RNN和LSTM模型不同，Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对输入数据的全局依赖建模，能够并行处理序列数据，大大提升了对长序列数据的建模能力。
在船舶操纵运动预测中，Transformer的注意力机制能够对输入的多维特征（如船舶速度、舵角、环境数据等）进行有效的特征提取，并根据不同特征对操纵运动的影响赋予不同权重，从而提高模型对关键特征的关注度。其并行计算的优势使得Transformer在处理实时数据时具有更高的效率，特别适合在复杂动态环境下对船舶运动进行快速预报。然而，单纯依赖数据驱动的Transformer模型仍然无法完全解决船舶操纵运动中的物理一致性问题，因此需要进一步融合物理信息来提升模型的预测性能。
4）物理信息融合的必要性。
为了弥补数据驱动模型在物理一致性方面的不足，将物理信息与数据驱动模型相结合成为当前研究的重点。通过在深度学习模型中引入物理方程作为约束条件，如船舶的KT响应模型，可以有效增强模型对实际物理环境的适应性，确保其预测结果符合船舶操纵运动的基本物理规律。这种方法被称为物理信息神经网络（PINNs），它结合了物理模型的严谨性与深度学习的强大非线性拟合能力。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术针对现有船舶操纵运动模型在复杂环境下实时性和精度不足，为未来智能船舶的操纵控制与安全航行提供有力的技术支持效果差。
实现思路