一种基于时空序列深度学习模型的海浪有效波高预测方法

本发明提供了一种基于时空序列深度学习模型的海浪有效波高预测方法，涉及海浪有效波高预测技术领域，具体包括：获取试验区的历史风速数据和历史海浪有效波高数据；将获取数据进行质量筛选，然后进行时空配准，使历史风速数据和历史海浪有效波高数据在时间维上错位1小时对齐；运用滑动窗口算法生成时空序列对，构建训练集；构建时空序列深度学习模型，将训练集输入到时空序列深度学习模型中进行迭代训练，得到基于时空序列深度学习模型的海浪有效波高预测模型；根据外部提供的数值预报风场，将获取到的未来风速数据输入至预测模型，得到预报结果。本发明的技术方案克服现有技术中的海浪预报的精度和可靠性较低的问题。