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基于AR模型分別建立了基于最小二乘方法的AR預報模型，基于Kalman算法的AR預報模型，基于LRLS算法的AR預報模型。利用Volterra級數的非線性表征能力，給出了船舶運動姿態混沌時間序列的Volterra自適應預測模型，運用Kalman濾波算法、RLS算法、NMLS算法對非線性Volterra級數模型的核進行估計。分別建立了三種非線性模型，并實驗驗證了這三種預報方法預報精度高，實時性好。研究了艦船運動包絡的預測方法。給出了實時有效提取歷史運動包絡，計算其等時間間隔的包絡時間序列的方案，建立了基于最小二乘方法的AR預報模型，實時有效對運動包絡進行了預報。

   研發了運動預報算法與輸入及輸出界面之間的接口，對數據輸入、極短期預報、數據輸出及界面顯示等系統進行聯調，進而完成艦船運動極短期預報及輔助決策系統的開發。該系統經多次調試，能夠滿足實船使用要求。

項目成熟情況  

完成系統調試，將在實船上應用。

應用范圍  

   船舶飛機著艦、兩船靠幫作業、海上吊裝升沉補償等海上作業輔助決策。