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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120430530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510934369.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法是由孙雷;王隽;李子豪设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海况预测技术领域，具体公开了基于PSO‑ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法，包括先在单个样本内进行归一化；用Jonswap谱的合田Goda改良式构造损失函数，以MAE作为能量相关损失；采用分段混合损失优化器分别优化面积和特定频段形状；使用PSO算法优化模型训练参数；引入SRFCA机制，处理船舶运动耦合关系以及复杂外部环境的非线性影响；以ResCNN为基准引入SRFCA结合PSO算法构建PSO‑ShipMotionNet网络；用边界元法构建数据集训练模型；分析SRFCA和分段优化策略对模型性能的影响。本发明采用上述的基于PSO‑ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法，一定程度上降低了模型对训练样本数量的依赖，提高了模型的泛化能力和物理可解释性，为海况参数预测提供了新的方案。

本发明授权基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法在权利要求书中公布了：1.基于PSO-ShipMotionNet和波谱引导优化策略的海况预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用样本内MaxAbs归一化，在单个样本内部进行归一化； S2、采用Jonswap谱的合田Goda改良式构造损失函数，计算特定频段真实谱和预测谱的面积积分，以平均绝对误差MAE作为能量相关损失； S3、采用分段混合损失优化器，分别对面积和特定频段形状进行优化； S4、使用粒子群算法PSO对模型训练参数进行优化，其中模型Model1专注于面积优化，另一个模型Model2负责特定频段的形状的优化； S5、引入船舶响应特征交叉注意力机制SRFCA，处理船舶的横摇、纵摇和升沉三自由度运动的耦合关系以及复杂外部环境的非线性影响； S6、以ResCNN为基准网络，引入SRFCA并结合PSO算法进行超参数寻优，构建PSO-ShipMotionNet网络； S7、使用边界元方法，根据特定波浪谱和光易型方向分布函数模拟波浪-船舶运动响应，并构建数据集，随机划分训练集、验证集和测试集，在不同实验工况下训练集用于模型训练，测试集用于海况预测； S8、根据时域输入和频域输入下的预测结果，分析SRFCA和分段优化策略对模型性能的影响。

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