摘要
本发明公开了一种海洋涡旋的识别预测方法及系统,方法包括:首先获取海洋涡旋高频地波雷达信号;根据所述海洋涡旋高频地波雷达信号构建训练集和测试集;通过黑翅鸢优化算法和核极限学习机对所述训练集进行训练,得到最优核函数参数和正则化因子,构建得到初始模型;通过对所述测试集进行特征提取并基于提取到的特征对所述初始模型进行测试,得到满足测试要求的目标模型;根据所述目标模型,对新获取的海洋涡旋高频地波雷达信号进行识别预测,得到海洋涡旋识别结果。本发明实施例能够提高预测结果的准确性和时效性,可广泛应用于计算机技术领域。
技术关键词
识别预测方法
高频地波雷达
监测点
海洋涡旋识别
表达式
代表
极限学习机
算法
图谱
回归预测模型
门控循环单元
关系
监测物理量
模式识别
历史监测数据
图像分割模型
训练集
异常点
解码器结构
系统为您推荐了相关专利信息
高精度监测方法
特征值
噪声
微生物发酵罐
阈值分割算法
空气动力学模型
风速风向数据
风机节能控制方法
隧洞
气体