[发明专利]一种单站海浪有效波高数值预报结果多要素修正方法

摘要

本发明提供了一种站点波高预测结果的修正方法。基于待修正站点任意时刻T之前的历史数据，自定义的权重映射矩阵W、偏置矩阵B对超限学习机模型进行训练，获得训练后的权重映射矩阵W、偏置矩阵B和输出权重矩阵P。针对任意时刻T之后的待修正时刻，采用权重映射矩阵W、偏置矩阵B和输出权重矩阵P预测修正误差，并采用修正误差修正数值预报结果。这种多要素修正方法能够减小数值预报和真实观测值之间的误差，提高数值预报结果的准确度，提高工作效率。对于及时预测海洋风暴潮灾害、有效开展防灾减灾工作、保障人民的生命财产安全具有重要的意义。

主权项

1.一种单站海浪有效波高数值预报多要素修正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取站点历史数据：针对观测站点，收集T时刻及T时刻之前的N个时刻的站点数据，分别形成数据向量，包括：海浪有效波高的历史观测值向量海面气压的历史观测值向量海面风向的历史观测值向量海面风力的历史观测值向量及海浪有效波高历史数值预报结果向量[x_T,x_T‑1,…,x_T‑N]；S2：计算波高误差：计算任意时刻t海浪有效波高的历史观测值与历史数值预报结果之间的误差，记为误差向量[ε_T,ε_T‑1,…,ε_T‑N]，其中T‑N≤t≤T；S3：提取特征向量：对任意时刻τ的波高误差值向量、海面气压的历史观测值向量、海面风向的历史观测值向量和海面风力的历史观测值向量提取n个特征向量，组成特征矩阵fτ：其中，T‑N+n≤τ≤T‑m+1；其中，m为要修订的数值预报结果时长；S4：获取特征张量：基于N，m和n值，对所有τ时刻，分别按步骤S3的方法提取特征向量，组成特征张量F：其中，M＝N‑n‑m+1；S5：获取特征张量的标记矩阵L：S6：将特征张量F、标记矩阵L作为输入，对超限学习机模型进行训练，获取超限学习机模型参数；利用训练后的模型参数计算波高预测的修正误差，用以修正波高预测值。