第一章  舰船及浮式平台运动预报内涵与必要性
  第一节  舰船及浮式平台运动预报意义
  第二节  舰船及浮式平台运动预报现状
  第三节  舰船及浮式平台运动预报影响因素
第二章  基于波浪效应的舰船运动回归预报方法
  第一节  自回归模型基本原理
  第二节  波浪效应自回归模型
第三章  舰船及浮式平台运动非线性动力系统模拟方法
  第一节  具有混合核功能的支持向量回归舰船运动预测模型
  第二节  基于最小二乘支持向量回归的周期图估计补偿舰船运动预测模型
  第三节  基于经验模态分解和混合深度学习网络的舰船运动预测模型
  第四节  基于注意力机制和混合深度学习网络的舰船运动预测模型
  第五节  基于集成经验模态分解和ConvLSTM的浮式平台运动预测模型
第四章  舰船及浮式平台运动智能预报模型的超参优选方法
  第一节  基于混沌蝙蝠新算法的混合核SVR模型超参优选方法
  第二节  基于改进粒子群算法的PEM&LSSVR模型超参优选方法
  第三节  基于改进蝴蝶优化算法的ECG模型超参优选方法
  第四节  基于改进鲸鱼优化算法的C&G&A模型超参优选方法
  第五节  基于改进蚁狮优化算法的EEMD-ConvLSTM模型超参优选方法
第五章  舰船及浮式平台运动预报典型案例
  第一节  基于混沌蝙蝠算法和混合核SVR的舰船运动预测方法实例分析
  第二节  PEM&LSSVR-CCPSO舰船运动预测方法实例分析
  第三节  ECG&QBOA舰船运动预测方法实例分析
  第四节  GCWOA-CNN-GRU-AM舰船运动预测方法实例分析
  第五节  EEMD-ConvLSTM-CQALO浮式平台运动预测方法实例分析
第六章  舰船及浮式平台运动预报未来发展趋势
  第一节  舰船及浮式平台运动预报方法研究趋势分析
  第二节  舰船及浮式平台运动研究展望
参考文献