基于小波网的船舶运动建模预报的任务书任务背景：船舶运动建模预报是船舶运营中非常重要的一项技术。通过对船舶航行时的动态进行建模和预测，可以帮助船舶管理者更好地掌握船舶的运动状态，从而提高船舶的运营效率和安全性。然而，由于船舶运动受到多种复杂的情况影响例如海况、气象等因素所影响，船舶运动建模预报的准确度存在很大的挑战。因此，本项目旨在基于小波网进行船舶运动建模预报，提高船舶运动预报的准确度和精度。任务描述：本项目需要完成以下任务：1.首先，需要对船舶运动的数据进行采集和预处理，包括获取船舶下水后的运动记录数据、进行数据质量分析和处理、选择合适的特征数据等。2.接下来，需要建立基于小波网的船舶运动模型，选择合适的小波基函数和网络结构，对船舶运动数据进行建模。3.根据建立的船舶运动模型，进行船舶运动预报，预报船舶的运动轨迹、航向等。4.最后，需要对预报结果进行评估和优化，分析预报误差和精度，对预报模型进行调整和优化，提高预报准确度。任务要求：1.熟练掌握小波分析和神经网络算法，有相关算法实现经验。2.具有数据挖掘和数据处理经验，并能够应用于船舶运动数据的处理和分析。3.具备良好的编程能力，能够使用Matlab、Python或其它相关工具进行模型建立和编程实现。4.具有良好的团队合作和沟通能力，能够高效有效地完成配合任务，并及时汇报任务进展和结果。5.有相关领域的学习或研究经验者优先。6.需要定期提交任务进展情况汇报，并能够按要求完成最终的任务成果。任务成果：1.完整的船舶运动建模预报系统，包括船舶运动数据的采集和预处理、小波网模型的建立和训练、预报结果的可视化等。2.模型建立和预报效果的技术报告，介绍所采用的算法原理和技术路线，分析模型效果和误差，并提出优化建议。3.最终成果汇报文档，包括任务进展情况和最终成果的总结分析，能够清晰准确地传达任务完成情况和成果。