摘要
本发明公开一种基于Encoder‑Only Transformer模型的波浪场快速预测方法,具体步骤如下:收集和准备数据集,并进行数据预处理;搭建Encoder‑Only Transformer模型;初始化模型参数和滑动窗口法参数;将预处理后的训练集数据和验证集通过滑动窗口法输入搭建的网络模型进行模型训练;将测试集数据通过滑动窗口法输入模型,使用测试集来评估模型的预测能力;重新初始化Transformer模型参数和滑动窗口法参数;优化预测精度。本发明通过去除原有的解码器层,实现训练以及推理速度的大幅提升,并引入滑动窗口法及时更新历史数据,从而实现波浪场的快速预测。
技术关键词
滑动窗口法
位置编码器
前馈神经网络
训练集数据
三次样条插值法
更新模型参数
优化器
修正偏差
线性
精度
注意力机制
误差
超参数
解码器
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模态特征
幽默识别方法
幽默特征
交叉注意力机制
人脸图像特征
换电站
噪声数据
模拟退火优化算法
空间模块
模拟退火算法
比例积分控制器
储能变流器
前馈神经网络
能量调度方法
微电网系统
传动装置
载运平台
故障监测方法
深度学习模型
轮式
网格技术
网格模型
计算方法
三次样条插值法
节点