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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所
摘要：本发明提供一种基于HA‑GCN‑GRU的港口潮汐预测方法与装置，先通过港口的检测器获取当前港口的潮位状态，再通过历史潮位信息得到各个港口的天文潮预测潮汐值，将各个港口的潮位序列减去其对应的天文潮预测潮汐值，得到非天文潮预输入值，对所有港口的非天文潮预输入值进行时空建模并输入至网络模型中，网络模型对该时空图进行学习，在进行特征提取时既考虑了各个港口之间的空间相关性，又考虑了时间相关性，从而输出更加精确的非天文潮预测潮汐值，根据天文潮预测潮汐值和非天文潮预测潮汐值得到相应港口的潮汐预测结果，从而实现对于多个港口的潮汐值的同步预测。
主权项：1.一种基于HA-GCN-GRU的港口潮汐预测方法，其特征在于，包括：获取各个港口的潮位序列；获取各个港口的历史潮位信息，根据相应的历史潮位信息得到各个港口的天文潮预测潮汐值；将各个港口的潮位序列减去其对应的天文潮预测潮汐值，得到非天文潮预输入值；对所有港口的非天文潮预输入值进行时空建模，得到时空图，将所述时空图输入至网络模型中，得到各个港口的非天文潮预测潮汐值；将各个港口的天文潮预测潮汐值加上其对应的非天文潮预测潮汐值，得到相应港口的潮汐预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 一种基于HA-GCN-GRU的港口潮汐预测方法与装置
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