摘要
本发明属于海浪波高预测技术领域,公开了基于大型语言模型的多尺度海浪波高预测方法及系统,包括S1、基于振幅相位解耦交互的步骤:得到增强后的海浪波高数据;S2、基于多尺度语义信息提取的步骤:对增强后的海浪波高数据通过构建特征金字塔结构,输出不同尺度的海浪自编码特征,对大语言模型的词库进行自编码,输出词向量特征,利用跨模态注意力机制和动态融合机制得到多尺度语义信息;S3、基于海浪波高领域提示词驱动的大型语言模型预测的步骤:将多尺度语义信息和领域特定语义特征输入到大型语言模型中,输出预测特征。通过本发明有效挖掘海浪复杂时空变化信息,实现海浪波高的精确预测。
技术关键词
海浪波高预测方法
动态融合机制
编码特征
语义信息提取
注意力机制
特征金字塔
相位特征
预测特征
跨模态
多尺度语义特征
频域特征
数据
海洋
模块
代表
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可解释推荐方法
文本
特征提取器
语义特征
图像特征提取
伪造区域定位方法
高频特征
融合特征
实例分割模型
编码特征
融合特征
动力电池参数
放电特征
LSTM模型
权重机制