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公开(公告)号：CN116595442A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310675335.2
申请日：2023-06-08
Applicant: 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法，其步骤具体为：获取浮标信息，包括浮标位置信息和浮标数据；对浮标数据进行预处理；根据浮标位置信息利用k‑means聚类分析算法对浮标进行分类，基于已分类的预处理的浮标数据，确定训练集和验证集；基于训练集和验证集，利用改进的LSTM方法，构建缺测数据预报模型；通过两点间距离公式确定最优浮标，将最优浮标的数据带入缺测数据预报模型，得到缺测数据预报结果；利用RMSE和MAPE进行检验缺测数据预报结果。本发明通过人工智能预报方法有效挖掘并自主分析数据的变化规律，通过训练学习获得一系列复杂、非线性的海洋特征，实现海浪缺测数据的预报。
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