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公开(公告)号：CN118862643B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410871630.X
申请日：2024-07-01
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2431 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/2113 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种数值模拟风场的智能订正方法，属于数值模拟领域，包括收集并处理站点观测风场数据和数值模式模拟的多个特征变量数据，使用随机森林(Random Forest)模型筛选对风场有显著影响的重要特征变量，将观测风场和重要特征变量的数据集划分为训练集、验证集和测试集，构建和训练BP(Back Propagation)神经网络模型，并通过调整参数来寻找最优模型，评估最优BP神经网络模型性能，并进行可视化处理；本发明基于观测风场数据和数值模式数据，利用随机森林模型，结合BP神经网络，构建数值模拟风场的智能订正方法，该方法在动力数值模式模拟风场的基础上，可进一步提高风场模拟的准确性，为数值模拟风场的订正提供一种新的方法。
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公开(公告)号：CN119296294A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411411810.6
申请日：2024-10-10
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于遥感数据的海洋风暴预警方法、装置及设备，涉及海洋风险预警技术领域。该方案可以包括：获取海洋监测区域内的海洋数据，所述海洋数据至少包括遥感数据和实测数据；将所述遥感数据的第一特征参数和所述实测数据的第二特征参数进行融合，得到目标特征参数；根据所述目标特征参数，利用海洋风暴预测模型，得到海洋预警信息，提高了海洋预报的准确性，为海洋管理和海上作业提供有力的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118657082A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410905831.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/10 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种地形影响下小尺度风场模拟方法，涉及风场模拟技术领域，通过WRF模式获取模拟区域的风场数据，将WRF模式得到的风场数据作为CFD模型的初始条件和边界条件，在计算平台上运行CFD模型，通过Fluent求解器模拟小尺度风场，对CFD模型输出的高分辨率风场数据进行处理获取流体要素的空间分布状态，再对空间分布状态的定量分析和定性描述，以识别关键区域的风场变化特征。该模拟系统通过耦合WRF模式和CFD模型，对受岛礁影响的风场进行了降尺度模拟和分析，实现精细刻画风场受地形影响的小尺度空间分布状态，揭示岛礁影响下的台风风场局地变化特征，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118862643A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410871630.X
申请日：2024-07-01
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2431 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/2113 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种数值模拟风场的智能订正方法，属于数值模拟领域，包括收集并处理站点观测风场数据和数值模式模拟的多个特征变量数据，使用随机森林(Random Forest)模型筛选对风场有显著影响的重要特征变量，将观测风场和重要特征变量的数据集划分为训练集、验证集和测试集，构建和训练BP(Back Propagation)神经网络模型，并通过调整参数来寻找最优模型，评估最优BP神经网络模型性能，并进行可视化处理；本发明基于观测风场数据和数值模式数据，利用随机森林模型，结合BP神经网络，构建数值模拟风场的智能订正方法，该方法在动力数值模式模拟风场的基础上，可进一步提高风场模拟的准确性，为数值模拟风场的订正提供一种新的方法。
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公开(公告)号：CN114722967A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210466639.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 广东海洋大学
Abstract: 本发明公开一种爆发性气旋分类的方法，包括步骤一、识别和跟踪温带气旋并筛选大样本爆发性气旋，步骤二、计算涡度平流、温度平流和非绝热加热三种强迫因子，步骤三、计算涡度平流、温度平流和非绝热加热三种强迫因子的贡献率，步骤四、根据贡献率进行分类计算并输出分类结果；本发明基于识别和追踪的大样本爆发性气旋，使用Zwack‑Okossi诊断方程计算每个个例的强迫因子及其贡献率，使用K均值聚类算法，对爆发性气旋的发展机制进行分类，从物理本质归因的视角对爆发性气旋的发展机制进行分类，为爆发性气旋的研究提供新的思路。
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公开(公告)号：CN119207010A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411308316.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明涉及气旋识别技术领域，具体涉及一种爆发性气旋识别分析系统，包括气旋路径追踪模型，还包括识别分析模块、跟踪分析模块、地域分析模块、危险分析模块。本发明不仅能够对生成的气旋进行识别追踪，从而实现对爆发性气旋的识别分析，还能够根据爆发性气旋的到达时间及对各目标区域的影响数据来对不同位置、不同情况的各个目标区域进行选择性预警，生成不一样的预警信号，从而丰富爆发性气旋监测数据的用途，进而更加合理且方便地根据地域性不同采取不同的预警措施，从而解决现有技术中的识别分析系统无法结合途经区域的地势条件、人类生活环境因素对气旋的影响程度做出综合判断的问题。
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公开(公告)号：CN114722967B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210466639.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 广东海洋大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开一种爆发性气旋分类的方法，包括步骤一、识别和跟踪温带气旋并筛选大样本爆发性气旋，步骤二、计算涡度平流、温度平流和非绝热加热三种强迫因子，步骤三、计算涡度平流、温度平流和非绝热加热三种强迫因子的贡献率，步骤四、根据贡献率进行分类计算并输出分类结果；本发明基于识别和追踪的大样本爆发性气旋，使用Zwack‑Okossi诊断方程计算每个个例的强迫因子及其贡献率，使用K均值聚类算法，对爆发性气旋的发展机制进行分类，从物理本质归因的视角对爆发性气旋的发展机制进行分类，为爆发性气旋的研究提供新的思路。
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