摘要
本发明涉及时空序列预测技术领域,特别涉及一种海浪有效波高时间序列降尺度预测方,能够模拟从低分辨率海浪数据到局部高分辨率海浪数据的降尺度过程。所述方法包括以下步骤:步骤一:基于SWAN生成大范围低分辨率有效波高数据;步骤二:基于SWAN‑ADCIRC生成局部高分辨率有效波高数据;步骤三:基于时间序列网络模型的有效波高降尺度预测。本发明一方面能够高效地解决数值模型预测数据分辨率低的问题,另一方面能够提升有效波高值的预测精度。本发明尤其适用于对空间分辨率和有效波高预测精度要求更高的场景,对具有复杂几何形状的沿岸海域进行有效波高精准预测。
技术关键词
注意力机制
皮尔逊相关系数
解码器
特征工程
序列
耦合计算机
网络模型训练
LSTM模型
海浪参数
最佳特征
可读存储介质
训练集数据
存储计算机程序
编码器
特征选择
网格
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医学图像分割方法
边缘先验
边缘检测算子
标签
图像编码器
融合特征
跨尺度特征融合
多尺度特征融合
注意力机制
检测头
序列
异常事件
风险识别模型
编码器
交易风险识别
智能穿戴设备
光线强度数据
注意力机制
界面
显示算法
缺陷检测方法
残差模块
特征融合网络
特征提取网络
通道注意力机制