摘要
本发明提出一种基于混合模型的潮滩演变预测方法及系统,涉及动力地貌学与人工智能交叉技术领域,包括:构建目标海岸带不同情景下的潮滩冲淤演变数据库;基于该数据库通过人工智能算法构建地貌预测模型,以水动力特征数据为输入,海床冲淤变化量为输出;基于物理机制模型与地貌预测模型执行混合模拟,通过循环迭代更新地形边界条件实现长历时演变预测;配置业务应用模块,通过交互界面接收用户输入参数并输出可视化结果。本发明将传统水动力‑泥沙‑地貌耦合计算解耦为物理机制与AI协同的链式流程,显著降低计算复杂度,实现潮滩演变的离线速算业务化,为海岸带规划与防灾决策提供实时技术支撑。
技术关键词
卷积神经网络模型
水动力特征
人工智能算法
人工智能交叉技术
参数
机制
数据
生成水
物理
模块
地貌模型
解码器结构
情景
时间段
气候
编码器
预测系统
应力
泥沙
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