在现代海洋工程和舰船设计领域，确保船舶安全航行是至关重要的。船舶在海面上行驶时，会受到海浪、洋流以及其它环境因素的扰动，从而产生首摇、横摇等摇摆现象。这种摇摆不仅影响航行的舒适性，而且会对船舶结构完整性构成威胁，增加航行过程中的风险。传统的横摇预测方法通常是使用传播角度传感器进行实时测量和预测，但这种方法的时效性较差，预测结果常常滞后于船舶的实际运动状态，因此，如何快速且准确地预测船舶的横摇运动一直是船舶设计人员和专家面临的一个难题。
针对这一问题，李建平教授在其研究论文《数据挖掘的高动态范围船舶横摇预测》中提出了一种新型的数据挖掘方法，这种方法是基于卡尔曼滤波技术的高动态范围船舶横摇预测系统。在给定的海况和具体条件下，首先对指定的船舶进行横摇运动仿真预测，通过模拟得到船舶在随机海浪影响下的倾斜角度曲线。随后，这些仿真曲线被输入到微机系统中，用以测量船舶横摇运动的角速度，并对环境干扰因素进行白化处理。最终，利用卡尔曼滤波技术，对船舶进行半物理仿真预测，从而得到船舶横摇的预测结果。
在预测结果的分析中，研究显示该系统可以准确地预测船舶横摇，有效降低了预测的滞后性。该系统的科学性和可行性得到了验证，对于提升船舶设计和航行安全具有重要的现实意义。
卡尔曼滤波技术是一种高效的数据处理方法，它利用递归算法对含有噪声的数据进行估计，以得到对动态系统的最优预测。在本研究中，卡尔曼滤波技术被应用于船舶横摇的预测，通过数据挖掘的方式来处理环境扰动信息，实现了对船舶运动状态的动态监测和准确预测。这项技术对于改进舰船控制系统的性能、提高航行安全性和优化航行策略具有重要的参考价值。
数据挖掘作为一种现代信息处理技术，在处理大量动态数据方面显示出了巨大优势。通过对船舶运动数据的深入分析，数据挖掘技术可以揭示出影响船舶横摇的关键因素，并通过有效的模型进行预测。这项研究展示了数据挖掘在海洋工程领域的应用潜力，也指出了进一步研究的方向。
总结来说，本研究的核心内容和创新点在于提出了一种新的船舶横摇预测方法，并通过实验证明了其有效性。具体知识点包括：
1. 船舶横摇现象及其对航行安全的影响；
2. 传统横摇预测方法的局限性；
3. 卡尔曼滤波技术原理及其在船舶横摇预测中的应用；
4. 数据挖掘技术在处理动态数据集中的作用；
5. 高动态范围船舶横摇预测系统的构建与仿真预测流程；
6. 预测结果的科学分析方法以及对预测滞后性的降低效果；
7. 该研究对于舰船设计和航行安全改进的指导意义。
通过这篇论文的研究成果，我们可以看到数据挖掘和卡尔曼滤波技术在海洋工程领域中的应用前景，同时也为其他动态系统预测问题提供了有益的参考和借鉴。
