模型训练的方法、潮位预测的方法及系统

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模型训练的方法、潮位预测的方法及系统
申请号:CN202511076177
申请日期:2025-08-01
公开号:CN120950972A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种模型训练的方法、潮位预测的方法及系统,其中模型训练的方法包括以下步骤构建理论样本集,所述理论样本集包括若干个理论样本数据,所述理论样本数据包括相对应的第一时间和第一潮位值,所述第一潮位值为基于平衡潮理论计算所述第一时间所对应的潮位的理论值;构建实测样本集,所述实测样本集包括若干个与所述目标地点相对应的实测样本数据,所述实测样本数据包括相对应的第二时间和第二潮位值;基于所述理论样本集训练待训练的神经网络模型,获得相应的初始预测模型;基于所述实测样本集训练所述初始预测模型,获得相应的潮位预测模型。本发明通过对理论样本集和两阶段训练步骤的设计,使训练过程中所需的实测样本数据量远小于现有技术,且确保所得潮位预测模型预报的结果符合物理规律。
技术关键词
样本 理论 神经网络模型 地点 数据 LSTM模型 序列 滑动窗口 模块 优化器 算法 阶段 误差 物理 参数
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