一种基于Green函数的深度算子网络海洋流速预测方法

本发明公开了一种基于Green函数的深度算子网络海洋流速预测方法，属于洋流预测技术领域，方法包括：构建基于Green函数的深度算子网络模型；对深度算子网络模型进行训练，将不可压缩二维Navier‑Stokes方程解算子的拟合过程转化为积分核的拟合过程，得到预训练模型，并学习Green函数及其收敛参数；收集海域表层时序海洋流速数据作为训练数据；利用Green函数及其收敛参数对预训练模型初始化，并利用训练数据对初始化的预训练模型进行迁移学习，得到海洋流速预测模型，进而预测目标海域未来时刻的海洋流速分布。该方法结合数学理论与深度学习，利用Green函数有效增强对非局部动力学的建模能力，提高计算效率和泛化性能，为海洋流速预测提供一种高效稳定的计算方法。