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公开(公告)号：CN117909666B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410308826.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于海洋环境预测及修正技术领域，公开了一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法及系统。该方法获取任务海域环境数据，构建海浪数值模式计算模型，构建海浪智能订正数据集，构建人工智能海浪订正模型，融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型泛化性分析，利用所述模型对海域内某位置处的海浪数值模拟结果进行订正，并采用浮标实测结果对模型进行验证，以测试模型对海域波浪场的智能订正效果。本发明相较于传统海浪数值模式，本发明提出的海浪智能订正模型可以考虑模式不同方案设置带来的影响，显著提升了对海浪的预报精度及效率。本发明为实海域海浪预报提供了一种新颖有效的方法和策略。
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公开(公告)号：CN117909666A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308826.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于海洋环境预测及修正技术领域，公开了一种融合数值模式及深度学习的海浪智能订正方法及系统。该方法获取任务海域环境数据，构建海浪数值模式计算模型，构建海浪智能订正数据集，构建人工智能海浪订正模型，融合数值模式及深度学习的海浪智能订正模型泛化性分析，利用所述模型对海域内某位置处的海浪数值模拟结果进行订正，并采用浮标实测结果对模型进行验证，以测试模型对海域波浪场的智能订正效果。本发明相较于传统海浪数值模式，本发明提出的海浪智能订正模型可以考虑模式不同方案设置带来的影响，显著提升了对海浪的预报精度及效率。本发明为实海域海浪预报提供了一种新颖有效的方法和策略。
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公开(公告)号：CN118378570A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410822191.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06Q50/40 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于海洋环境统计分析技术领域，公开了一种面向长时间尺度环境信息统计分析方法及系统。该方法基于全球大气观测再分析资料进行海洋环境数据获取，构建不同海域以及各海洋环境要素海洋环境数据集；针对划分的不同海域进行单海洋环境要素出现概率分析；将多个海洋环境要素进行综合分析，通过统计不同海洋要素在不同大小下的联合出现情况，获取多要素联合分布概率；对典型极端海洋环境条件进行界定，针对不同的典型海洋环境条件，对不同的单要素及多要素联合概率进行判别。本发明基于全球不同海域的划分以及全球大气观测再分析资料的海洋环境数据获取，实现了多海域适用性的、多时间尺度的、多要素关联的极端海洋环境出现概率分析。
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公开(公告)号：CN119720804A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510213635.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 青岛协同创新研究院
IPC: G06F30/27 , G01W1/10 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于海洋环境预测技术领域，公开了一种基于深度学习的近岸海浪预报方法及系统。该方法基于开源环境数据构建基于深度学习的近岸临近波浪预报模型NWNN训练数据集；构建近岸临近波浪预报模型NWNN；使用PyTorch训练近岸临近波浪预报模型NWNN；利用未经近岸临近波浪预报模型NWNN训练的浮标实测值，对预报结果进行准确度验证。本发明可以为海洋天气事件的预测提供更准确、可靠的数据支持，从而有助于保障海洋经济和人民群众的生命财产安全、了解气候变化的趋势和影响。
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