[发明专利]一种基于深度时空残差网络的海洋温跃层预测方法有效

专利信息
申请号: 202010000236.0 申请日: 2020-01-02
公开(公告)号: CN111144666B 公开(公告)日: 2022-11-29
发明(设计)人: 姜宇;何丽莉;白洪涛;陈庆忠;刘志涛;李舞桂;詹锦其;欧阳丹彤 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 代理人: 许小东
地址: 130000 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 发明公开了一种基于深度时空残差网络的海洋温跃层预测方法,基于时空数据的特殊属性,本发明通过使用残差神经网络框架来模拟海洋温跃层演变的接近性,周期性和趋势性,针对每个属性,本发明设计了残余卷积单元的一个分支,每个单元内对海洋温度的空间属性进行建模,ST‑ResNet根据数据动态聚合三个残差神经网络的输出,为不同分支分配不同的权重以预测某一指定海域的最终温跃层情况,对经度95°W~115°W,纬度9.5°N~9.5°S海域的实验表明,所提出的ST‑ResNet相较于传统的SVM方法,在相同运行环境、不同的经度、纬度、深度的数据规格下,loss值分别降低了68、11、9倍,运行时间分别提升了3、35、53倍。
搜索关键词: 一种 基于 深度 时空 网络 海洋 温跃层 预测 方法
【主权项】:
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