基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法

本发明公开了基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法，属于海洋工程技术领域，首先通过变分模态分解将原始风浪时序数据分解为具有不同中心频率的IMF分量；其次基于皮尔逊相关系数对分解的IMF分量进行数据清洗；然后基于相关性分析将与波高IMF分量相关性最强的两个风速IMF分量组合，构成风速波高分量组合，并通过波高数据的自相关系数ACF和风速IMF分量与波高IMF分量的互相关系数CCF确定输入时间长度；最后根据构成的风速波高分量组合和确定的输入时间长度，基于长短期记忆神经网络对波高短期进行预测；本发明提供的系统及方法，降低了噪声对预测的影响，在提高预测效率的同时提高了预测精度。