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申请/专利权人：天津大学;天津市气象科学研究所
摘要：本发明公开了一种基于卫星遥感的渤海海气耦合人工智能预报方法：获取卫星遥感数据，划分训练集和测试集；采用多元经验正交函数分析，训练集分解为正交空间模态和相应主成分；对训练集的正交空间模态进行显著性检验，保留优势正交空间模态，选取出相应的主成分；将测试集投影到获得的优势正交空间模态，获得测试集的主成分；利用选取出的训练集的主成分训练Conv1D‑LSTM神经网络，采用训练后的Conv1D‑LSTM神经网络模型对测试集的主成分预测得到主成分；将预测得到的主成分与显著性检验选取出的主成分相组合，重构获得海表面温度、海面高度异常及海表面风速的预测值。本发明不仅能在正常天气情况下实现大气海洋预测，还能在台风等高影响天气下实现大气海洋耦合预测。
主权项：1.一种基于卫星遥感的渤海海气耦合人工智能预报方法，其特征在于，包括以下过程：S1：获取卫星遥感数据SSHA、SST、海表面风速，划分为训练集和测试集；S2：采用多元经验正交函数分析，将训练集分解为正交空间模态和相应的主成分；S3：对步骤S2中获得的训练集的正交空间模态进行显著性检验，保留优势正交空间模态，进而选取出相应的优势主成分；S4：将测试集投影到步骤S3中获得的优势正交空间模态，获得测试集的主成分；S5：利用步骤S3中选取出的训练集的优势主成分训练Conv1D-LSTM神经网络，采用训练后的Conv1D-LSTM神经网络模型对步骤S4中获得的测试集的主成分进行预测，得到主成分预测值；S6：将步骤S5中预测得到的主成分与步骤S3中选取出的优势主成分相组合，重构获得海表面温度、海面高度异常及海表面风速的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 天津市气象科学研究所 一种基于卫星遥感的渤海海气耦合人工智能预报方法
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