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A transformer-based architecture for wave height forecasting within rectangular moonpool and its generalization performance study
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AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2025.120313.png)
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摘要
En 中文
月池在海上油气钻探和海洋能源开发中得到了广泛应用。工作场地需要平静的波浪环境才能有效运行。然而，受入射波或谐波船舶运动的影响，月池内的流体可能会产生显著的共振运动，从而严重干扰作业并危及海上安全。因此，可靠的月池波高预测对于指导海上作业至关重要。本研究旨在开发一个通用的月池波高预测模型。最初，我们进行了模型试验以获取月池内的波高和船体运动数据。随后，提出了一种基于Transformer框架的自监督训练模型，称为通用波高Transformer（GenWT）。该模型利用月池共振信息来提高预测精度。实验表明，与Informer、长短期记忆（LSTM）模型等其他基准模型相比，GenWT的性能更优，在两种海况下分别实现了26.15%和27.98%的均方误差（MSE）降低。得益于预训练+微调策略，GenWT模型的时间和空间复杂度可以呈二次方降低。此外，相同的预训练模型可以应用于不同的海洋工程预测任务，同时保持最佳性能，突显了GenWT在海洋工程应用中的鲁棒性和潜力。
Keyword:
Moonpool
Resonant frequencies
Wave height forecasting
Machine learning
Transformer
期刊
IF:
5.5
论文数:
6.0K
被引数:
7.6W
机构
暂无机构信息
引用论文
Energy generation enhancement of arrays of point absorber wave energy converters via Moonpool's resonance effect通过月池的共振效应增强点吸收器波能转换器阵列的能量生成.png)
RENEWABLE ENERGY
RENEWABLE ENERGYIF9.1
PREAI
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