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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510267384.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法是由张志猛;杜牧远;及春宁;陈威霖设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法，属于海洋工程技术领域，首先通过变分模态分解将原始风浪时序数据分解为具有不同中心频率的IMF分量；其次基于皮尔逊相关系数对分解的IMF分量进行数据清洗；然后基于相关性分析将与波高IMF分量相关性最强的两个风速IMF分量组合，构成风速波高分量组合，并通过波高数据的自相关系数ACF和风速IMF分量与波高IMF分量的互相关系数CCF确定输入时间长度；最后根据构成的风速波高分量组合和确定的输入时间长度，基于长短期记忆神经网络对波高短期进行预测；本发明提供的系统及方法，降低了噪声对预测的影响，在提高预测效率的同时提高了预测精度。

本发明授权基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于变分模态分解和风、浪时间相关性的波高短期预测系统，其特征在于：包括数据分解模块、数据清洗模块、相关性分析模块和预测模块； 数据分解模块通过变分模态分解将原始风浪时序数据分解为具有不同中心频率的IMF分量，IMF分量包括风速IMF分量和波高IMF分量；其中变分模态分解的分解个数和惩罚因子参数根据数据的频域信息确定； 数据清洗模块通过计算各IMF分量与原始风浪时序数据的皮尔逊相关系数，将皮尔逊相关系数低的IMF分量识别为噪声并去除，实现数据清洗； 相关性分析模块首先通过计算各风速IMF分量和波高IMF分量间的皮尔逊相关系数，将与各波高IMF分量相关性最强的两个风速IMF分量组合，构成风速波高分量组合；随后，通过计算各风速IMF分量和波高IMF分量间的自相关系数和互相关系数随滞后时间的变化，确定输入时间长度； 预测模块通过将强相关性的风速波高分量组合的历史数据输入长短期记忆神经网络，利用风浪数据融合实现波高的短期预测。

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