[发明专利]基于深度学习的海面风场风速智能预测预报系统、计算机设备、存储介质在审
| 申请号： | 202110224589.3 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112949178A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 宋弢;李颖;徐丹亚;田庆雨;孟凡;王家荣 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06F111/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的海面风场风速智能预测预报系统、计算机设备、存储介质。本发明涉及大气海洋数值预报和深度学习领域。包括混合递归神经网络预测模型，所述模型建立包括以下流程：采集并预处理海面风场风速数据，重构数据时空连续性，搭建混合神经网络模型，以及评估模型性能和对预测结果进行可视化。首先，下载并对海面风场风速数据集进行预处理；其次对海面风速数据进行维度重构，以坐标格点为单位，提取出连续的海面风场时间序列；再次搭建混合递归神经网络模型，主要包括一维卷积层、Dropout层和GRU层；最后对模型进行性能评估确定最优参数，再将预测结果转换回以日期为单位，经纬度网格点为坐标轴的形式，并对其进行可视化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 海面 风速 智能 预测 预报 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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