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公开(公告)号：CN112364119B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011392272.2
申请日：2020-12-01
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/29 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM编解码模型的海洋浮标轨迹预测方法，包括：获取海洋浮标的轨迹序列，包括海洋浮标的经度坐标和纬度坐标，所有海洋浮标的轨迹序列构成数据集，将数据集分成训练集和测试集；编码器每一个时间步读取训练集中一个轨迹点周期性编码标准化后的数据，并结合上一时间步的隐层输出生成该步的输出，延时间轴方向不断读取最终转换成固定长度的全局向量表示；解码器基于全局向量表示初始化内部状态，直至模型收敛；将测试集输入至训练好的模型中，得到海洋浮标预测轨迹。本发明能够对海洋浮标的轨迹进行准确预测，对于指导浮标投放具有很大的参考价值。
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公开(公告)号：CN112288191B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011307447.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多类机器学习方法的海洋浮标寿命预测方法，具体步骤为：S1.基于机器学习方法建立不同的浮标寿命预测模型，对浮标各硬件特征进行特征选择后得到浮标的静态属性，浮标已存活时间作为动态属性，共同构成数据集用以浮标寿命预测模型的训练，并进一步对浮标寿命预测模型的预测准确度进行评估；其中，浮标寿命预测模型包括回归决策树、梯度提升回归树、随机森林和支持向量回归机；S2.将待预测数据集分别输入训练后的浮标寿命预测模型，得到四个预测结果，根据四个预测结果获取最终预测结果。本发明综合考虑多种模型的预测结果，以做出最佳决策，有效提高了预测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN112288191A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011307447.5
申请日：2020-11-19
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多类机器学习方法的海洋浮标寿命预测方法，具体步骤为：S1.基于机器学习方法建立不同的浮标寿命预测模型，对浮标各硬件特征进行特征选择后得到浮标的静态属性，浮标已存活时间作为动态属性，共同构成数据集用以浮标寿命预测模型的训练，并进一步对浮标寿命预测模型的预测准确度进行评估；其中，浮标寿命预测模型包括回归决策树、梯度提升回归树、随机森林和支持向量回归机；S2.将待预测数据集分别输入训练后的浮标寿命预测模型，得到四个预测结果，根据四个预测结果获取最终预测结果。本发明综合考虑多种模型的预测结果，以做出最佳决策，有效提高了预测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN112364119A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011392272.2
申请日：2020-12-01
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM编解码模型的海洋浮标轨迹预测方法，包括：获取海洋浮标的轨迹序列，包括海洋浮标的经度坐标和纬度坐标，所有海洋浮标的轨迹序列构成数据集，将数据集分成训练集和测试集；编码器每一个时间步读取训练集中一个轨迹点周期性编码标准化后的数据，并结合上一时间步的隐层输出生成该步的输出，延时间轴方向不断读取最终转换成固定长度的全局向量表示；解码器基于全局向量表示初始化内部状态，直至模型收敛；将测试集输入至训练好的模型中，得到海洋浮标预测轨迹。本发明能够对海洋浮标的轨迹进行准确预测，对于指导浮标投放具有很大的参考价值。
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