MLP代理模型

预测超0.96

用训练于数值模拟库的多层感知机代理模型，以极低计算开销高精度预测漂浮式风浪混合系统的动力响应与功率性能，并支撑PTO设定多目标优化。

Zhiwen, Wei · Zhao, Chenyu · Borthwick, Alistair · 曹飞飞 · Zhu, Kai · Huaping, Fei · 史宏达

Ocean Engineering 2026

参数信息

R²

>0.96

技术优势

预测精度高

MLP代理模型对全部10个输出变量的判定系数都超过0.96，足以替代数值模拟进行快速评估。

算得飞快

代理模型大幅降低计算开销，使遗传算法能够高效搜索最优PTO设定。

能优化设计

模型的高效率使得遗传算法能够同时优化平台动力响应和波能转换器阵列功率。

应用场景

• 漂浮式风浪混合系统：快速预测平台运动和功率输出，评估混合系统设计方案可行性。
• AI预测代理模型：替代高成本数值模拟，作为系统性能评估和优化的快速工具。
• 海洋工程优化设计：结合遗传算法，自动调整PTO参数以优化平台稳定性和功率输出。