一种基于深度学习的海浪高度预测方法及其应用

    公开(公告)号:CN113051817A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110295881.4

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海浪高度预测方法及其应用,方法:将海浪数据信息分别输入AM‑LSTM模型和CatBoost模型获取输出P1和P2后,按照以下公式对P1和P2进行重构得到预测序列P;P=q2*P1+q1*P2,其中,w1是指经AM‑LSTM模型输出的MAE、RMSE及MAPE的均值,w2是指经CatBoost模型输出的MAE、RMSE及MAPE的均值。本发明的海浪高度预测方法,兼顾了深度学习中的LSTM在处理长期数据预测方面的优势以及注意力机制本身的特点和CatBoost的参数少、训练快和不易过拟合的特点,对预测后的数据进行重构,其预测精度高,泛化性能强,特别适用于海浪高度的预测,极具应用前景。

    一种海浪高度预测方法
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113033094B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202110313922.8

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种海浪高度预测方法,所述预测方法包括:将原始海浪高度数据序列进行VMD分解;将经过所述VMD分解得到的若干离散子序列IMF1,IMF2……IMFk输入至AM‑LSTM模型中获取所述若干离散子序列的模型预测结果PIMF1,PIMF2……PIMFk;将所述原始海浪高度数据输入至所述AM‑LSTM模型中获取所述原始海浪高度数据序列的模型预测结果PIMF;对所述若干离散子序列的模型预测结果PIMF1,PIMF2……PIMFk和所述原始海浪高度数据序列的模型预测结果PIMF进行重构计算得到所述海浪高度的最终预测值对所述最终预测值进行评估。

    面向遥感分类结果精度评价的多粒度空间抽样方法

    公开(公告)号:CN116883793A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310818251.X

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及面向遥感分类结果精度评价的多粒度空间抽样方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法包括以下步骤:利用空间异质性将遥感分类结果进行分层,以获得分层结果;利用空间相关性,确定分层结果中各层不同粒度的抽样单元;通过将各层内的不同粒度的抽样单元与参考数据进行比较,对遥感分类结果进行精度评价。本发明面向遥感分类结果精度评价的多粒度空间抽样方法,以多粒度抽样框为抽样单元,对每个抽样单元中的地物类型采用面积占优法确定样本的地物类型。

    一种基于深度学习的海浪高度预测方法及其应用

    公开(公告)号:CN113051817B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202110295881.4

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海浪高度预测方法及其应用,方法:将海浪数据信息分别输入AM‑LSTM模型和CatBoost模型获取输出P1和P2后,按照以下公式对P1和P2进行重构得到预测序列P;P=q2*P1+q1*P2,#imgabs0##imgabs1#其中,w1是指经AM‑LSTM模型输出的MAE、RMSE及MAPE的均值,w2是指经CatBoost模型输出的MAE、RMSE及MAPE的均值。本发明的海浪高度预测方法,兼顾了深度学习中的LSTM在处理长期数据预测方面的优势以及注意力机制本身的特点和CatBoost的参数少、训练快和不易过拟合的特点,对预测后的数据进行重构,其预测精度高,泛化性能强,特别适用于海浪高度的预测,极具应用前景。

    一种海浪高度预测方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113033094A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110313922.8

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种海浪高度预测方法,所述预测方法包括:将原始海浪高度数据序列进行VMD分解;将经过所述VMD分解得到的若干离散子序列IMF1,IMF2……IMFk输入至AM‑LSTM模型中获取所述若干离散子序列的模型预测结果PIMF1,PIMF2……PIMFk;将所述原始海浪高度数据输入至所述AM‑LSTM模型中获取所述原始海浪高度数据序列的模型预测结果PIMF;对所述若干离散子序列的模型预测结果PIMF1,PIMF2……PIMFk和所述原始海浪高度数据序列的模型预测结果PIMF进行重构计算得到所述海浪高度的最终预测值对所述最终预测值进行评估。

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