一种基于深度学习的近岸海浪预报方法及系统

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一种基于深度学习的近岸海浪预报方法及系统
申请号:CN202510213635
申请日期:2025-02-26
公开号:CN119720804B
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明属于海洋环境预测技术领域,公开了一种基于深度学习的近岸海浪预报方法及系统。该方法基于开源环境数据构建基于深度学习的近岸临近波浪预报模型NWNN训练数据集;构建近岸临近波浪预报模型NWNN;使用PyTorch训练近岸临近波浪预报模型NWNN;利用未经近岸临近波浪预报模型NWNN训练的浮标实测值,对预报结果进行准确度验证。本发明可以为海洋天气事件的预测提供更准确、可靠的数据支持,从而有助于保障海洋经济和人民群众的生命财产安全、了解气候变化的趋势和影响。
技术关键词
近岸海浪 预报方法 特征提取模块 浮标 ReLU函数 数据 双线性插值 输出特征 退火算法 预报系统 海洋经济 表达式 矩阵 数值 索引 样本 积层 误差
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