申请/专利权人：中国石油大学(华东)

申请日：2023-04-19

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN116151487A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N5/025;G06F30/27;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08;G06F18/25;G06F18/23213;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.07#授权;2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要：本发明属于轨迹预测领域，具体涉及预测海面溢油轨迹的物理知识与数据混合驱动的预测算法，步骤包括：步骤一：对元胞自动机理论进行梳理和理论分析；步骤二：确认影响因素，为规则设立建立基础，对结果进行补充修正；步骤三：对影响因素进行融合，构建改进后的预测模型，计算预测结果；步骤四：分析所使用的入参，确定预测模型，计算预测模型预测值；步骤五：对计算的结果进行汇总分析，构建混合驱动下的预测模型；步骤六：对数据进行量纲一致和网格统一，将物理知识与数据进行混合驱动；步骤七：通过运算，得到溢油轨迹预测结果，以已有的混合智能系统为框架，利用包含物理先验知识的模型协助解决数据驱动进行溢油轨迹预测，提高预测效率和精度。

主权项：1.预测海面溢油轨迹的物理知识与数据混合驱动的预测算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对元胞自动机理论解决海面溢油轨迹预测问题的常用模型进行梳理和理论分析；步骤二：确认海面溢油轨迹的影响因素，在步骤一的基础上对海洋溢油轨迹的影响因素进行分析，为元胞自动机模型的规则设立建立基础，对传统元胞自动机模型得到的结果进行补充修正；步骤三：对步骤二所计算的海面溢油轨迹的影响因素进行融合，构建改进后的元胞自动机物理预测模型，计算物理知识驱动下的预测结果；步骤四：分析数据驱动预测过程所使用的入参，确定数据驱动的预测模型，计算数据驱动下的预测模型预测值；步骤五：对步骤二、步骤三所计算的物理驱动模型与数据驱动模型所计算的结果进行汇总分析，构建混合驱动下的海面溢油轨迹预测模型；步骤六：在步骤五构建的海面溢油轨迹预测模型的基础上，对不同数据来源的相关数据进行量纲一致和网格统一，将物理知识通过残差融合的方式与数据进行混合驱动；步骤七：通过步骤六中混合驱动进行运算，得到海面溢油轨迹预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(华东) 预测海面溢油轨迹的物理知识与数据混合驱动的预测算法

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