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发明公开
一种基于深度学习的潮位时间序列预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115238862A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210823159.8

申请日：2022-07-14

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 雷加悦 , 顾宏 , 余向军 , 秦攀

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G01W1/10

Abstract: 本发明属于时间序列预测领域，涉及一种基于深度学习的潮位时间序列预测方法。本发明采用了HA‑DeepAR模型，对经过预处理的潮位时间序列首先进行调和分析，计算潮汐调和常数，并利用潮汐调和常数计算潮位中的天文潮信息，对于余水位信息采用DeepAR模型进行预测，最终将预测的天文潮位和余水位叠加，得到总的潮位预测值，并给出潮位的置信区间，方便进行风险评估。

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