申请/专利权人：青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学

申请日：2024-03-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909666A

主分类号：G06F18/15

分类号：G06F18/15;G06F18/214;G06F18/25;G06F30/27;G06N3/0499;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F111/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明属于海洋环境预测及修正技术领域，公开了一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法及系统。该方法获取任务海域环境数据，构建海浪数值模式计算模型，构建海浪智能订正数据集，构建人工智能海浪订正模型，融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型泛化性分析，利用所述模型对海域内某位置处的海浪数值模拟结果进行订正，并采用浮标实测结果对模型进行验证，以测试模型对海域波浪场的智能订正效果。本发明相较于传统海浪数值模式，本发明提出的海浪智能订正模型可以考虑模式不同方案设置带来的影响，显著提升了对海浪的预报精度及效率。本发明为实海域海浪预报提供了一种新颖有效的方法和策略。

主权项：1.一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，获取任务海域内环境数据，利用开源环境信息，获取典型海域气象及地形数据，搜集海域内浮标实测环境信息；其中，所述环境数据包括海表面风速及海域内水深信息，所述浮标实测环境信息包括海浪浪高、周期及风速数据；S2，构建海浪数值模式计算模型，基于获取的环境数据构建海浪数值模式计算模型，并结合模式计算复杂程度，设置多套方案对典型海域海浪情况进行数值解算；S3，构建海浪智能订正数据集，针对浮标观测位置，对海浪数值模式计算模型的求解结果进行提取及预处理，构建形成浮标实测位置处观测结果、数值模拟结果一一匹配的海浪智能订正数据集；S4，构建人工智能海浪订正模型，结合海域特征，分析人工智能海浪订正模型最优输入策略，人工智能海浪订正模型为融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型；S5，融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型泛化性分析，利用融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型，对海域内某位置处的海浪数值模拟结果进行订正，采用浮标实测结果对所述融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型进行验证，测试所述融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型对海域波浪场的智能订正效果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学 一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法及系统

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