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公开(公告)号：CN115063288B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210625097.X
申请日：2022-06-02
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种海浪玫瑰图至地理地图的投影计算方法及系统，包括：参数输入模块、信息设定模块、各计算模块和输出模块；包括：输入计算参数；设定包括频率最大圆半径比率、方向标注圆大小比率、标注方向、0度至360度的均分角度数组的基本信息；根据所述计算参数和所述基本信息分别计算玫瑰图频率圈层、各向各级海浪频率线、浪向方位标注和频率级别标注；将所述计算模块的计算结果进行分类和整理并输出玫瑰图频率圈层线文件、各项各级海浪频率线文件、浪向方位标注点文件和各级海浪频率级别标注点文件；能够将基于经纬度方区统计的各级各向海浪频率，投影至地理地图，进一步直接绘制到地理地图的统计网格中，可广泛应用于GIS专题图的制作。
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公开(公告)号：CN115062762A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210670893.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种海流轨迹预测方法，包括：获取待预测海流轨迹区域的时间序列数据，对时间序列数据进行预处理；将预处理后的时间序列数据分别输入基于时空注意力机制的特征融合模块和跳跃残差连接模块中提取轨迹特征；将轨迹特征分别输入GRU深度学习预测模型和决策树模型中，输出两个模型的预测结果；将两个模型的预测结果进行加权平均，生成最终预测结果。该方法可分别对待预测海域的海流流速和流向进行预测，且模型的泛化能力强，具有可解释性，预报精度和效率高。
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公开(公告)号：CN114996250A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210571983.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于IALSTM网络的海洋站潮位数据填充方法，包括：获取目标海洋站和关联海洋站的潮位数据；将所述关联海洋站的部分潮位数据，作为训练数据，训练IALSTM模型；基于所述IALSTM模型完成对所述目标海洋站的潮位数据缺测的填充。该方法基于目标海洋站潮位和相关站点潮位数据，通过IALSTM深度学习神经网络模型建立关联关系，从而依据邻近站点对海洋站潮位缺测数据进行高精确度填充，提高了资料的完整性与连续性。该方法明显优于传统插值方法，能够有效填充潮位时间序列的缺失值或者未观测值，极大改善潮位数据质量，大幅提升数据使用效率。
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公开(公告)号：CN114942480A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210574183.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于信息感知注意力动态协同网络的海洋站风速预报方法，包括以下步骤：获取目标海洋站及距目标海洋站预设距离范围内的多个其他海洋站的风速时间序列数据；将获取的多点风速时间序列数据输入预先训练好的基于IALSTM网络的风速预测模型，得到目标海洋站未来设定时段内的风速时间序列预测值。本发明充分考虑了空间相关性影响，提高了模型的预测精度和效率。
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公开(公告)号：CN113111116A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110516191.7
申请日：2021-05-12
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供了一种海洋综合数据库的海洋水体环境数据整合方法，包括如下步骤：S1，加载海洋水体环境数据文件进行排序，并对排序后的数据文件进行智能排重；S2，对排重后的数据文件进行质量范围的验证，并保存验证结果；S3，解析验证后的数据文件得到数据，存入数据库。本发明海洋水体环境数据整合方法，减少人工作业量、减少操作误差、提升了整合效率，实现海洋水体环境资源的精细化、平台化整合能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862178A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110145655.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海洋站水位时空预测方法及装置，该方法包括：获取待预测的海洋站多点水位的观测数据；多点水位的观测数据存在时空映射关系；将多点水位的观测数据输入提前训练后的CNN和LSTM深度学习模型；所述CNN模型用于提取水位空间特征数据；所述LSTM模型用于提取所述水位空间特征数据所对应的水位时间特征数据；基于水位空间特征数据和水位时间特征数据，通过全连接层输出所述待预测的海洋站水位预测结果。该方法可实现针对海洋站水位数据的高精度预报；仅需使用多个海洋站的水位序列数据，不需要使用其它数据；占用资源少，计算速度快。且可用于但不限于海洋站水位预报，也可用于水位要素以外其它要素预报。
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公开(公告)号：CN106302665A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610630679.1
申请日：2016-08-02
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种Argo数据业务化系统，包括实时数据接收、处理子系统，实时数据解码入库子系统，实时/延时数据自动质量控制系统，人工浏览审核子系统，查询检索统计导出子系统，数据监控系统，数据服务子系统，业务化运行报告制作系统。本发明从工作平台的角度出发，建立一个Argo业务化运行系统，首先对数据接收和处理的流程和技术细节进行了梳理，形成强壮的业务化接收处理系统，保证数据完整性，继而将数据与管理平台通过数据库进行连接，将数据处理、管理和服务的信息分类整合，尽可能的在一个平台中予以体现，最终形成一个完整的业务化运行体系。
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公开(公告)号：CN119271757A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411421073.8
申请日：2024-10-12
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/29 , G06F17/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种次表层海流数据预报方法，包括以下步骤：获取次表层海流数据时间序列VT；其中，VT＝{vt‑nΔt,...,vt‑2Δt,vt‑Δt,vt}；n≥2；vt表示t时刻的海流数据；vt‑Δt表示t‑Δt时刻的海流数据；vt‑2Δt表示t‑2Δt时刻的海流数据；vt‑nΔt表示t‑nΔt时刻的海流数据；海流数据包括海流流速大小和海流流向；将所述次表层海流数据时间序列VT输入到训练好的海流数据预报模型，获得t+Δt时刻的海流数据。本发明可以提高海流数据的预报准确度。
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公开(公告)号：CN117972604A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410124766.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于相邻站点时空关联的海洋观测数据异常检测方法，该方法包括：构建海洋观测标准数据集，利用注意力机制方法自适应捕捉空间维度中所有邻居站点之间的动态关联性，采用滑动时间窗口机制，形成由多海洋要素构成的多维长时间序列，并进行数据集划分；搭建异常检测模型，设置模型训练参数，获取每个训练样本的异常分数，开展模型训练，确定异常分数的阈值；填补测试样本空缺数据，测试数据输入异常检测模型得到异常分数，判定异常点，确定具体异常要素并标记，开展各个观测要素性能评估。本发明综合考虑海洋观测站点之间时空关联关系，利用深度学习方法，可快速准确的对海洋实时观测数据要素信息进行异常值检测。
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公开(公告)号：CN114942480B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210574183.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G01W1/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于信息感知注意力动态协同网络的海洋站风速预报方法，包括以下步骤：获取目标海洋站及距目标海洋站预设距离范围内的多个其他海洋站的风速时间序列数据；将获取的多点风速时间序列数据输入预先训练好的基于IALSTM网络的风速预测模型，得到目标海洋站未来设定时段内的风速时间序列预测值。本发明充分考虑了空间相关性影响，提高了模型的预测精度和效率。
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