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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种波浪浅化离线速算方法及系统，涉及人工神经网络、波浪数值模型领域。该方法联合人工神经网络和波浪数值模型，实现远海至近岸波浪浅化过程的离线速算，包括如下步骤：基于观测数据与浅水波浪模型构建目标近岛礁海域波浪数据库；构建及训练网状波浪浅化子模型；搭建波浪浅化离线速算模块，根据网状波浪浅化子模型，构建波浪浅化离线速算方法。本发明利用人工神经网络训练波浪浅化子模型储存近岛礁波浪浅化规律，在无网络环境下，可快速调用多个子模型计算目标点周围波浪要素信息，依据外海既定点位的气象水文实况，即时逆向推算多个目标点的波浪特征参数，可有效提升近岛礁区域波浪预报的精度与时效性。
主权项：1.一种波浪浅化离线速算方法，其特征在于，该方法联合人工神经网络和波浪数值模型，实现远海至近岸波浪浅化过程的离线速算，包括如下步骤：S1：基于观测数据与浅水波浪模型构建目标近岛礁海域波浪数据库；S2：构建及训练网状波浪浅化子模型；S3：搭建波浪浅化离线速算模块，将根据S2中所得的网状波浪浅化子模型，构建波浪浅化离线速算方法；所述步骤S2包括如下步骤：S21：根据岛礁岸线、外围水深特点，以等深线为基础，选取环绕近岛礁的若干条等深线，在每条等深线上，等距离选取相同若干点，以此作为网状节点，并进行编号；S22：构建长短记忆循环人工神经网络模型，利用外圈一个网状节点波浪要素及气象要素时间序列作为人工神经网络输入数据，单个内圈上的所有网状节点波浪要素时间序列作为输出数据；S23：训练子模型，利用S22中搭建的人工神经网络模型进行子模型训练，最终子模型个数等于外圈网状节点数乘以内圈圈数；所述步骤S3包括如下步骤：S31：利用欧式距离计算方法，寻找距离观测点最近的外圈网状节点以及距离目标点最近的四个内圈网状节点；S32：根据S31中获取的节点编号信息，调用对应子模型计算四个内圈节点波浪要素；S33：将S31计算的四个内圈节点波浪要素，根据目标点与四个节点经纬度信息，采用克里金插值法获得目标点波浪要素。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种波浪浅化离线速算方法及系统
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