[发明专利]基于机器学习的密跃层预测方法在审
| 申请号： | 202010089350.5 | 申请日： | 2020-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN111353633A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;吕彩云 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N20/10;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的密跃层预测方法，包括以下步骤：(1)选定数据源，确定密度跃层，将数据格式化存储；确定训练集的选取比例，利用三次样条插值平滑温度、盐度数据：训练集的选取比例确定为0.45，采用三次样条曲线插值方法对盐度和温度数据进行插值平滑预处理，从而获得均匀分布的盐度、温度数据；利用特征缩放加快梯度收敛；优化SVM算法参数及进行特征排序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 密跃层 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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