一种基于深度学习的海浪频谱预测方法

本发明提供了一种基于深度学习的海浪频谱预测方法，属于海浪频谱预测技术领域，基于海浪频谱数据，计算累计能量函数及其相对累计能量，根据预设的能量百分位阈值将频率域固定划分为多个子区间；针对每个子区间，提取该区间的分段能量、中心频率、峰值频率和谱宽度中的至少一种物理特征，并将该区间的原始频谱向量与所提取的物理特征合并，构成该子区间的输入特征向量；为每个子区间构建并训练一个独立的神经网络模型，分别以对应子区间的输入特征向量作为输入，输出该子区间的预测频谱向量；将各子区间神经网络输出的预测频谱向量按频率顺序进行拼接，并在子区间交界处进行加权平均处理，重构得到完整的海浪频谱预测结果。