[发明专利]一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端有效
| 申请号： | 201911389448.6 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111199270B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 曾银东;张振昌;李雪丁;郭民权;陈金瑞;朱本璐;郑祥靖;李星;任在常;丁萍;高丽斌 | 申请（专利权）人： | 福建省海洋预报台;福建农林大学 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州市博深专利事务所(普通合伙) 35214 | 代理人： | 董晗 |
| 地址： | 360003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端，获取预设时间段内数值模式产生的数据，所述数据包括区域波高、气压、气温以及风场分量；将所述数据划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据对神经网络进行训练，得到不同的神经网络模型，所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括LSTM层和卷积层；利用所述测试数据对所述不同的神经网络模型进行测试，确定预测效果最好的神经网格模型，根据所述预测效果最好的神经网络模型对待预测时间内的区域波高进行预报；将LSTM层与卷积层叠加在一起不仅能得到数据的时序关系，还能够提取空间特征，这样就能够学习到波高数据的时空特征，从而提高区域波高预报的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 区域 预报 方法 终端 | ||
【主权项】：
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