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申请/专利权人：宁波市气象台;浙江省气象台

摘要：本发明公开了一种基于海面风向和风速预报的浪高预报方法，其按距离最近的原则，为浪高待预报点匹配一个观测点，提取观测点的当前时刻的浪高观测值以及当前时刻和其前多个整点时刻的风向观测值和风速观测值，组成历史样本；使用所有历史样本对非线性预报模型进行训练，训练时以风向和风速观测值为预报因子，以浪高观测值为预报对象，训练结束后得到浪高预报模型；提取浪高待预报点的当前预报时刻的前多个整点时刻的风向预报值和风速预报值，组成预报样本；将预报样本输入到浪高预报模型中，浪高预报模型输出当前预报时刻的浪高值作为浪高预报值；优点是其能自动、客观、准确地计算出浪高，进而能为海洋航运和海上作业安全提供风险预报和预警。

主权项：1.一种基于海面风向和风速预报的浪高预报方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对于任一个海区的一个浪高待预报点，将该浪高待预报点定义为当前浪高预报点；然后按距离最近的原则，为当前浪高预报点匹配一个观测点，该观测点具有一段历史时间内整点时刻的风向观测值、风速观测值和浪高观测值；步骤2：将观测点当前待处理的整点时刻定义为当前时刻；步骤3：令当前时刻为第H个整点时刻，提取出自第H-T个整点时刻至当前时刻共T+1个整点时刻各自的风向观测值和风速观测值，并提取出当前时刻的浪高观测值，将提取出的一个浪高观测值以及T+1个风向观测值和T+1个风速观测值组成一个历史样本；其中，H的初始值为T+1，T的取值为12～24；步骤4：将观测点的下一个待处理的整点时刻作为当前时刻，然后返回步骤3继续执行，直至观测点的一段历史时间内的所有整点时刻处理完毕，得到数个历史样本；步骤5：使用所有历史样本对基于深度学习的非线性预报模型进行训练，训练时以风向观测值和风速观测值为预报因子，以浪高观测值为预报对象，训练结束后得到基于风向和风速的浪高预报模型；步骤6：针对当前浪高预报点，将当前待预报的整点时刻定义为当前预报时刻；然后获取当前预报时刻的前T个整点时刻各自的风向预报值和风速预报值，并将获取的T个风向预报值和T个风速预报值组成一个预报样本；再将预报样本输入到浪高预报模型中，浪高预报模型输出当前预报时刻的浪高值作为浪高预报值。

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