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公开(公告)号：CN111199270A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911389448.6
申请日：2019-12-30
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端，获取预设时间段内数值模式产生的数据，所述数据包括区域波高、气压、气温以及风场分量；将所述数据划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据对神经网络进行训练，得到不同的神经网络模型，所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括LSTM层和卷积层；利用所述测试数据对所述不同的神经网络模型进行测试，确定预测效果最好的神经网格模型，根据所述预测效果最好的神经网络模型对待预测时间内的区域波高进行预报；将LSTM层与卷积层叠加在一起不仅能得到数据的时序关系，还能够提取空间特征，这样就能够学习到波高数据的时空特征，从而提高区域波高预报的精度。
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公开(公告)号：CN110992134B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201911155375.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 福建省海洋预报台
Abstract: 本发明公开一种海洋预报产品的定制方法及终端，接收确定的海洋预报产品类型以及在地图上直接选定的区域；对与所述海洋预报产品类型对应的海洋预报产品和所述选定的区域进行空间相交分析，得到所述选定的区域内对应的海洋预报产品数据；接收选择的海洋预报产品要素，根据所述海洋预报产品数据和海洋预报产品要素，生成定制的海洋预报产品；使用统一的接口将基于要素的定制和基于空间位置的定制实现互通，基于地理空间和要素的结合实现定制的海洋预报产品的及时生成，不仅直观，而且能够高效地定制海洋预报产品。
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公开(公告)号：CN111008328B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201911154774.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 福建省海洋预报台
IPC: G06F16/9535 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开一种海洋预报中网格预报数据的过滤方法及终端，先生成一包含每一个网格预报数据是否在陆地或岛屿上的属性的中间数据表；当接收到对网格预报数据的请求时，通过中间数据表对请求的网格预报数据进行过滤；将过滤过的网格预报数据生成图片，然后叠加到在线地图上，再遍历过滤过的网格预报数据中的每一个数据，将其定位到在线地图上，并与用预设颜色绘制的精细化全球沿海边界线比对，剔除陆地或岛屿上的数据，并对中间数据表中对应的数据进行修正，能够快速过滤陆地和岛屿上的数据，并且在将网格预报数据叠加到在线地图上时，能够使得其与在线地图更加吻合，边缘轮廓更加完善，并且也能够进一步纠正中间数据表，提高数据过滤的精确度。
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公开(公告)号：CN110992134A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911155375.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 福建省海洋预报台
Abstract: 本发明公开一种海洋预报产品的定制方法及终端，接收确定的海洋预报产品类型以及在地图上直接选定的区域；对与所述海洋预报产品类型对应的海洋预报产品和所述选定的区域进行空间相交分析，得到所述选定的区域内对应的海洋预报产品数据；接收选择的海洋预报产品要素，根据所述海洋预报产品数据和海洋预报产品要素，生成定制的海洋预报产品；使用统一的接口将基于要素的定制和基于空间位置的定制实现互通，基于地理空间和要素的结合实现定制的海洋预报产品的及时生成，不仅直观，而且能够高效地定制海洋预报产品。
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公开(公告)号：CN111199270B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911389448.6
申请日：2019-12-30
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端，获取预设时间段内数值模式产生的数据，所述数据包括区域波高、气压、气温以及风场分量；将所述数据划分为训练数据和测试数据；利用所述训练数据对神经网络进行训练，得到不同的神经网络模型，所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括LSTM层和卷积层；利用所述测试数据对所述不同的神经网络模型进行测试，确定预测效果最好的神经网格模型，根据所述预测效果最好的神经网络模型对待预测时间内的区域波高进行预报；将LSTM层与卷积层叠加在一起不仅能得到数据的时序关系，还能够提取空间特征，这样就能够学习到波高数据的时空特征，从而提高区域波高预报的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991717B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911154765.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 福建省海洋预报台
Abstract: 本发明公开一种智能化海洋网格预报方法及终端，接收用于海洋网格预报的原始数据，所述原始数据包括多种海洋网格预报模式的数据；根据预设历史时间段的预报数据以及实况数据对所述多种海洋网格预报模式的预报结果进行检验，确定出最优的海洋网格预报模式，获取所述最优的海洋网格预报模式在预报时效范围内对应的数据，作为基础格点数据；将所述基础格点数据进行订正，生成格点预报数据；将所述格点预报数据自动转化成文字描述数据，根据所述文字描述数据生成海洋格点预报产品；在整个海洋网格预报过程中，无需人工介入，智能化程度高，生成的海洋格点预报产品更加客观、精细化，保证海洋预报结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108763180A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810463507.9
申请日：2018-05-15
Applicant: 福建省海洋预报台
CPC classification number: G06F17/248 , H04L67/26
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种海洋预警报产品制作方法及系统。本发明通过根据任务时间将界面划分为多个区域；每一所述区域分别显示与一任务时间对应的一个以上海洋预警报产品的名称；显示每一所述海洋预警报产品的制作状态；所述制作状态包括已制作和未制作；显示每一所述海洋预警报产品的推送状态；所述推送状态包括已推送和未推送；当一海洋预警报产品的制作状态为未制作时，调用与所述一海洋预警报产品对应的模板；根据所述模板制作所述一海洋预警报产品；当一海洋预警报产品的推送状态为未推送时，推送所述一海洋预警报产品至对应的一个以上地址。实现高效的海洋预警报产品的制作和推送。
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公开(公告)号：CN108664463A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810463287.X
申请日：2018-05-15
Applicant: 福建省海洋预报台
Abstract: 本发明涉及海洋灾害领域，尤其涉及一种针对海洋灾害的PPT文档的智能生成方法及系统。本发明通过生成针对海洋灾害的多个专题模板；多个编辑端分别为不同的所述专题模板添加数据，得到专题页集合；合成所述专题页集合中的所有专题页，得到针对海洋灾害的PPT文档。实现了提高针对海洋灾害的PPT文档的制作效率。
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公开(公告)号：CN112132259B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010903848.0
申请日：2020-09-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络模型输入参量降维方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取样本数据；根据预设的比例，将样本数据划分为训练数据和测试数据；随机产生预设数量的初始串结构数据，得到初始的种群，初始串结构数据中的每个位分别与样本数据中的各变量一一对应，且每个位的取值为第一字符或第二字符；分别计算最新的种群中各串结构数据对应的Heidke技巧评分，并作为各串结构数据的适应度；若存在适应度大于或等于预设目标值的串结构数据，则将该串结构数据中取值为第一字符的位对应的变量作为最终建模变量；若不存在，则根据遗传算法，生成新的串结构数据，得到新的(56)对比文件孙文兵.遗传算法降维优化的BP模型及葡萄酒质量预测遗传算法降维优化的BP模型及葡萄酒质量预测.邵阳学院学报( 自然科学版).2017,第14卷(第1期),第24-28页.刘树霄 等.基于全卷积神经网络方法的日间黄海海雾卫星反演研究.海洋湖沼通报.2019,第16-18页.
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公开(公告)号：CN112132190A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010902619.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种赤潮样本数据筛选方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取得到赤潮样本；根据预设的比例，将一赤潮样本划分为训练数据和测试数据；根据训练数据对SOM神经网络进行训练；分别计算各神经元的赤潮数据所占比例，并根据预设的各敏感系数，划分为赤潮神经元和非赤潮神经元；将测试数据输入训练后的SOM神经网络，并根据测试数据的分类结果参数，计算各敏感系数对应的Heidke技巧评分；获取最大Heidke技巧评分对应的敏感系数，作为最优敏感系数；根据最优敏感系数对应的分类结果参数，计算一赤潮样本的正确预报率；根据正确预报率对赤潮样本进行筛选。本发明可确保样本数据的质量。
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