[发明专利]预测与诊断在线海流监测数据的方法和装置有效
| 申请号： | 201310477056.1 | 申请日： | 2013-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN103489034A | 公开（公告）日： | 2014-01-01 |
| 发明（设计）人： | 李文庆;王文彦;刘世萱;付晓;裴亮;陈世哲;王晓燕 | 申请（专利权）人： | 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 吴开磊 |
| 地址： | 266071 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种预测与诊断在线海流监测数据的方法和装置。其中，该方法包括：对预设样本数量的海流监测数据样本进行基于LMS迭代训练；根据LMS迭代训练的结果确定初始神经网络模型；使用初始神经网络模型对测试数据进行动态预测计算，其中，该测试数据中的样本数至少为预设样本数量的2倍；根据测试数据动态预测计算的结果确定动态学习权值；根据动态学习权值调整海流监测数据样本的样本数量；从海流监测数据样本中选取样本数量调整后的样本作为新样本；对新样本进行LMS迭代训练，得到更新的神经网络模型；使用更新的神经网络模型对后续海流监测数据进行预测与诊断。本发明提升了海流监测数据预测和诊断的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 诊断 在线 海流 监测 数据 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种预测与诊断在线海流监测数据的方法，其特征在于，包括：对预设样本数量的海流监测数据样本进行基于梯度的最小均方LMS迭代训练；根据所述LMS迭代训练的结果确定初始神经网络模型；使用所述初始神经网络模型对测试数据进行动态预测计算，其中，所述测试数据中的样本数至少为所述预设样本数量的2倍；根据所述测试数据动态预测计算的结果确定动态学习权值；根据所述动态学习权值调整所述海流监测数据样本的样本数量；从所述海流监测数据样本中选取样本数量调整后的样本作为新样本；对所述新样本进行所述LMS迭代训练，得到更新的神经网络模型；使用所述更新的神经网络模型对后续海流监测数据进行预测与诊断。
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