公开(公告)号：CN117407660A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311706967.7

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国海洋大学三亚海洋研究院

Inventor： 于华明 ,  叶佳承 ,  马启棣 ,  徐杰 ,  王春晓

IPC: G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于深度学习的区域海浪预报方法，包括采用EOF法对有效波高数据进行时空分离，再通过CEEMDAN法对时间系数进行分离，得到时间子模态IMF，最后得到海浪多时空模态数据集；采用LSTM神经网络对数据集中的时间子模态IMF进行训练和预报，得到预报时效为1h、6h、12h、24h的时间子模态IMF；结合空间特征矩阵V与时间子模态IMF的预报结果得到预报时效为1h、6h、12h、24h的区域海浪有效波高。本发明首次采用EOF分解结合CEEMDAN分解的方式，完成基于区域化海浪预报，采用分解法将数据进行分解能够简化数据，降低神经网络训练难度，该思路也对神经网络的应用具有启示作用。

公开(公告)号：CN117407660B

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202311706967.7

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国海洋大学三亚海洋研究院

Inventor： 于华明 ,  叶佳承 ,  马启棣 ,  徐杰 ,  王春晓

IPC: G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于深度学习的区域海浪预报方法，包括采用EOF法对有效波高数据进行时空分离，再通过CEEMDAN法对时间系数进行分离，得到时间子模态IMF，最后得到海浪多时空模态数据集；采用LSTM神经网络对数据集中的时间子模态IMF进行训练和预报，得到预报时效为1h、6h、12h、24h的时间子模态IMF；结合空间特征矩阵V与时间子模态IMF的预报结果得到预报时效为1h、6h、12h、24h的区域海浪有效波高。本发明首次采用EOF分解结合CEEMDAN分解的方式，完成基于区域化海浪预报，采用分解法将数据进行分解能够简化数据，降低神经网络训练难度，该思路也对神经网络的应用具有启示作用。