摘要
本发明涉及海洋工程技术领域,公开了海浪有效波高预测模型的训练和海浪有效波高的预测方法,海浪有效波高预测模型的训练方法包括:根据历史气象特征时序数据分别与历史海浪波高时序数据的相关性,在多个气象特征中选取目标气象特征;基于对变分模态分解的分解数量和惩罚因子进行优化,得到的目标分解数量和目标惩罚因子,对历史海浪波高时序数据进行变分模态分解,得到本征模态子序列;根据目标历史气象特征时序数据和本征模态子序列对海浪有效波高预测模型进行训练,本发明通过对气象数据和历史海浪波高数据的相关性进行分析,对变分模态分解参数进行优化,以提高海浪有效波高预测模型的输入的准确度,从而提高海浪有效波高预测模型的精度。
技术关键词
海浪
气象
时序
概率分布函数
数据
因子
序列
双向长短期记忆网络
海洋工程技术
深度学习网络
分辨率
模型训练模块
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表格
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