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公开(公告)号：CN113111097A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110516187.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种利用分布式数据库技术实现高速查询海洋数据的方法，包括如下内容：S1，依据In‑database Analysis技术，构建以MLlib为雏形的海洋专用查询算法模型，再将查询算法模型与查询业务需求进行关联得到业务模型；S2，接收到查询请求时，关联到对应的业务模型，业务模型采用异步消息模式与查询算法模型通信，完成查询得到查询结果；S3，对查询结果集进行拆分，按小单位数据结果进行分布式输出。本发明方法将海洋专业的算法模型与分布式数据库技术进行最大力度的融合，实现模型结果集的秒级响应效率。
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公开(公告)号：CN112365093A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011392717.7
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GRU深度学习的多特征因子赤潮预测模型，包括以下步骤：S1、对采集到的监测要素进行预处理，得到标准化训练样本；S2，采用Pearson相关系数法分析标准化训练样本与赤潮的关联性，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子；S3、依据主要特征影响因子，形成多组合特征因子，构建GRU预测模型，通过多组合特征因子训练模型；S4、对训练好的GRU预测模型进行评估。通过采用Pearson相关系数方法开展各要素与赤潮间关联分析，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子，剔除与赤潮发生关联度较低特征影响因子，以多组合特征因子为输入变量，构建基于多特征因子组合的赤潮预测模型，形成基于多特征因子的GRU网络赤潮预测模型。
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公开(公告)号：CN112288193A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011324485.1
申请日：2020-11-23
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的GRU深度学习的海洋站表层盐度预测方法，包括如下步骤：获取海洋站表层盐度数据，进行预处理去除错误或缺失数据；对预处理后的表层盐度时间序列数据进行EDM分解，获取IMF分量和剩余量，并进行去噪处理；构建GRU深度学习预测模型，将去噪数据输入GRU深度学习预测模型进行预测，得到最终预测结果。本发明通过获取海洋站的表层盐度数据，利用时间序列挖掘得到的数据信息，提出了一种基于注意力机制的GRU深度学习预测模型，最终得出海洋站表层盐度的预测值，提高了海洋站表层盐度的预测精度和效率。
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Patent Agency Ranking
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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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：CN113111140A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110516907.3
申请日：2021-05-12
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明提供了一种快速解析多源海洋业务化观测数据的方法，包括如下步骤S1，接收多源海洋业务化观测数据的原始数据文件，根据智能识别规则进行分类，采用构建的多驱动并行规则窗口按照分类结果分别转发到解析器的不同解析窗口；S2，解析窗口根据配置信息解析原始数据文件，得到标准数据；S3，对标准数据文件进行验证，批量加载存入数据库。本发明方法解决了数据处理技术在特定应用场景中解析速度的问题，同时采用复杂配置规则算法，完成对窗口中的数据计算、排重质控以降低数据计算与存储耗费计算资源的情况。
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