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申请/专利权人：哈尔滨工程大学;青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
摘要：本发明公开了一种基于DeepAR模型的近岸海底小目标冲蚀掩埋预测方法，属于近岸海洋工程研究领域，包括获取近岸海底局部特征环境因子数据和掩埋深度数据；采用长短期记忆神经网络LSTM模型，构建所述DeepAR模型；根据所述近岸海底小目标冲蚀掩埋训练集和验证集，训练和优化所述DeepAR模型；根据所述近岸海底小目标冲蚀掩埋测试集，对优化后的DeepAR模型进行精度评价。本发明采用上述的一种基于DeepAR模型的近岸海底小目标冲蚀掩埋预测方法，解决了传统近岸海底小目标冲蚀掩埋深度预测方法所存在的准确性和适用性问题，提高了专业人员对近岸海底小目标的掩埋深度预测的准确率和效率。
主权项：1.一种基于DeepAR模型的近岸海底小目标冲蚀掩埋预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取近岸海底局部特征环境因子数据和海底小目标冲蚀掩埋深度数据；S2、对近岸海底局部特征环境因子数据和海底小目标冲蚀掩埋深度数据进行预处理，包括归一化处理和异常值处理；构建近岸海底小目标冲蚀掩埋时间序列数据集，并划分近岸海底小目标冲蚀掩埋时间序列数据集分别为训练集、验证集和测试集；S3、基于LSTM模型构建DeepAR模型；S4、基于S2中的训练集和验证集，训练和优化DeepAR模型；通过损失函数训练集中的数据学习海底小目标冲蚀掩埋的模式和规律，并使用验证集调整超参数、选择函数模型和防止过拟合；S5、基于测试集对训练优化后的DeepAR模型进行评价，评价指标包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数；S6、使用训练优化好的DeepAR模型对未知海底区域的小目标冲蚀掩埋深度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于DeepAR模型的近岸海底小目标冲蚀掩埋预测方法
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