一种基于集成学习的海水表层温度预测方法

    公开(公告)号:CN114692999A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210447842.6

    申请日:2022-04-26

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于集成学习的海水表层温度预测方法,涉及海水表层温度预测。将海表温度历史数据作为训练验证数据集作高斯归一化处理;按时间先后顺序将训练验证数据集在时间上的前一半数据作为留存训练验证子集一,后一半数据作为留存训练验证子集二;分别划分训练集和验证集;选取MLP、LSTM、CNN和CNNLSTM作为初级模型,在留存训练验证子集一上进行每个初级模型的训练和验证,保存通过验证的四个初级模型;选取ConvLSTM作为次级模型,分别加载保存的四个初级模型,在留存训练验证子集二上预测,以预测值作为次级模型的训练输入样本,训练和验证次级模型;用通过验证的次级模型进行海表温度新数据预测。提高预测能力和精度。

    一种基于深度学习的有义波高预测方法

    公开(公告)号:CN109460874B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201811380116.7

    申请日:2018-11-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于深度学习的有义波高预测方法,涉及海洋波高预测领域,首先利用待预测位置有义波高历史数据和粒子群算法(Particle Swam Optimization,PSO)确定深度学习模型条件受限玻尔兹曼机‑深度置信网络(Conditional Restricted Boltzmann Machine‑Deep Belief Network,CRBM‑DBN)的关键结构参数,然后以高斯归一化处理后的有义波高历史数据进行模型的预训练,使用预训练得到的模型的权重和偏置作为初始值,结合后向传播(Backward Propagation,BP)网络对模型进行反向调优,优化确定模型,最后以此模型进行有义波高的预测。本发明能够有效提高有义波高的短期预测精度,对海洋工程应用,尤其对海洋结构物和船舶设计等意义重大。

    一种玻璃浮计静力称量校准中的刻度对准自动识别方法

    公开(公告)号:CN115144301A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210763083.4

    申请日:2022-06-29

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种玻璃浮计静力称量校准中的刻度对准自动识别方法,涉及玻璃浮计校准领域。首先模拟校准中可能出现的各种玻璃浮计干管刻度和校准液液面的对准情况,并使用工业相机进行记录,然后各种条件下工业相机记录的每幅对准图片进行人工甄别,按照玻璃浮计干管刻度和校准液液面是否对准进行分类标注,构建监督学习所需的训练验证数据集,接着使用深度学习技术进行训练和验证,最后将通过验证的深度学习模型用于干管刻度和校准液液面对准状态的自动识别。有助于实现玻璃浮计的全自动校准,节约人力成本,提高校准效率。

    一种海洋浮标表层环境要素数据的质控方法

    公开(公告)号:CN114003590A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111272320.9

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 一种海洋浮标表层环境要素数据的质控方法,涉及海洋领域。对数据进行格式整理,将所有观测要素数据选取不同的质控方法,分离出正确数据、未评估数据、可疑数据、错误数据和缺失数据,并对不同类型的判定数据进行数据质量标识。质控方法包括空白值检验、时间检验、位置检验、设备日志检验、阈值检验、Grubbs检验、Dixon检验、峰度检验、三倍标准差检验、梯度检验、僵值检验、可视化检验等。针对海洋浮标表层环境要素数据建立一套标准化的数据质量控制方法,能对海洋浮标数据进行有效质控,并且形成一份质控后与原数据对应的数据标识,流程清晰、易用、可扩展性强,可为社会发展、海洋经济建设、防灾减灾、应急管理、国防安全等服务。

    一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法

    公开(公告)号:CN110489855B

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN201910753481.6

    申请日:2019-08-15

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法,涉及温盐深剖面仪。以CTD压力数据为计算基准,选取标准CTD下行过程中表层下降或者底层上升的转折点附近的一段压力序列,该序列以转折点为中心,向前后各延伸;固定标准CTD的数据序列,在被试CTD的压力序列中截取与标准CTD数据量相等的一段数据序列,计算两者的相关系数,每计算一次相关系数,被试CTD数据向后移动或向前一个序号,直至计算完毕;找出两组数据相关性最高时对应的起始序号,扣除差即可对齐两台CTD的采样数据;若拐点或转折点相位差不等,需对数据重新插值处理后再与标准器进行比对;压力数据对齐后,CTD的其他测量参数以压力的相位差为基准平移,再计算各项误差。

    一种有效提高声学多普勒流速剖面仪流向测量精度的方法

    公开(公告)号:CN104965102B

    公开(公告)日:2018-04-27

    申请号:CN201510270429.7

    申请日:2015-05-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种有效提高声学多普勒流速剖面仪流向测量精度的方法,涉及声学多普勒流速剖面仪。首先通过建立数学模型,分析磁北角变化和最终流向变化之间的关系,得出当仅存磁北角变化时,该角度变化量与流向变化量相等。在此基础上,使用最小二乘法拟合流向受磁影响的误差,并将拟合系数用于补偿ADCP实测流向输出。与标准流向相比,可最终实现流向受磁影响误差的均方根值降低约70%。可在[0,360°)方位角范围内有效补偿ADCP内部磁罗经受环境磁场干扰所带来的流向误差,从而在全方位范围内均可大幅提高流向测量精度。对海洋观测中的长期定点测流具有工程指导价值。

    一种在线谐振式密度计校准装置

    公开(公告)号:CN109211726B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201811379819.8

    申请日:2018-11-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种在线谐振式密度计校准装置,涉及在线密度计校准领域,被检密度计的两端分别与高压管路连接,高压管路上靠近被检密度计的一端依次设有第一温度表、第一压力表、第一阀门和循环泵;高压管路上靠近被检密度计的另一端依次设有第二温度表、第二压力表、第二阀门和三向旋塞阀;循环泵和三向旋塞阀之间设有恒温槽,三向旋塞阀的第一端与第二阀门连接,三向旋塞阀的第二端通过高压管路与恒温槽连通,三向旋塞阀的第三端通过高压管路依次连接有第三阀门和增压泵。本发明可独立依次标定出在线密度计的仪器系数、温度修正系数、压力修正系数和温度‑压力耦合影响补偿系数,且本发明面向对象较广,可用于校准多种在线谐振式密度计。

    一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法

    公开(公告)号:CN110489855A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910753481.6

    申请日:2019-08-15

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法,涉及温盐深剖面仪。以CTD压力数据为计算基准,选取标准CTD下行过程中表层下降或者底层上升的转折点附近的一段压力序列,该序列以转折点为中心,向前后各延伸;固定标准CTD的数据序列,在被试CTD的压力序列中截取与标准CTD数据量相等的一段数据序列,计算两者的相关系数,每计算一次相关系数,被试CTD数据向后移动或向前一个序号,直至计算完毕;找出两组数据相关性最高时对应的起始序号,扣除差即可对齐两台CTD的采样数据;若拐点或转折点相位差不等,需对数据重新插值处理后再与标准器进行比对;压力数据对齐后,CTD的其他测量参数以压力的相位差为基准平移,再计算各项误差。

    一种基于多尺度补丁的有效波高预测方法

    公开(公告)号:CN119961629A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510075919.5

    申请日:2025-01-17

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于多尺度补丁的有效波高预测方法,涉及海洋环境变量预测领域。首先对有效波高相关的多个海洋环境变量历史数据进行高斯归一化处理,划分训练集和验证集,然后确定模型的层数和每层的分支数,接着对模型每层每个分支的编码器层输入进行时序嵌入操作,并进行编码器层的多头注意力层、前馈神经网络层、以及残差连接和批归一化操作,然后模型的多层输出经过一个线性全连接层得到网络输出,和归一化后的有效波高观测进行比较,得到误差后向传播,微调网络,最后网络输出经过尺度逆变换,得到最终预测值。本发明基于多尺度补丁的预测方法能有效提升有效波高的短期和长期预测表现。

    一种玻璃浮计静力称量校准中的刻度对准自动识别方法

    公开(公告)号:CN115144301B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202210763083.4

    申请日:2022-06-29

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种玻璃浮计静力称量校准中的刻度对准自动识别方法,涉及玻璃浮计校准领域。首先模拟校准中可能出现的各种玻璃浮计干管刻度和校准液液面的对准情况,并使用工业相机进行记录,然后各种条件下工业相机记录的每幅对准图片进行人工甄别,按照玻璃浮计干管刻度和校准液液面是否对准进行分类标注,构建监督学习所需的训练验证数据集,接着使用深度学习技术进行训练和验证,最后将通过验证的深度学习模型用于干管刻度和校准液液面对准状态的自动识别。有助于实现玻璃浮计的全自动校准,节约人力成本,提高校准效率。

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