申请/专利权人：国家海洋信息中心

申请日：2020-11-23

公开（公告）日：2021-01-29

公开（公告）号：CN112288193A

主分类号：G06Q10/04(20120101)

分类号：G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.04.04#发明专利申请公布后的驳回;2021.02.23#实质审查的生效;2021.01.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的GRU深度学习的海洋站表层盐度预测方法，包括如下步骤：获取海洋站表层盐度数据，进行预处理去除错误或缺失数据；对预处理后的表层盐度时间序列数据进行EDM分解，获取IMF分量和剩余量，并进行去噪处理；构建GRU深度学习预测模型，将去噪数据输入GRU深度学习预测模型进行预测，得到最终预测结果。本发明通过获取海洋站的表层盐度数据，利用时间序列挖掘得到的数据信息，提出了一种基于注意力机制的GRU深度学习预测模型，最终得出海洋站表层盐度的预测值，提高了海洋站表层盐度的预测精度和效率。

主权项：1.一种基于注意力机制的GRU深度学习的海洋站表层盐度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取海洋站表层盐度数据，进行预处理去除错误或缺失数据；S2：对预处理后的表层盐度时间序列数据进行EDM分解，获取IMF分量和剩余量，并进行去噪处理；S3：构建GRU深度学习预测模型，将去噪数据输入GRU深度学习预测模型进行预测，得到最终预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家海洋信息中心 基于注意力机制的GRU深度学习的海洋站表层盐度预测方法

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