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摘要：本发明公开了一种迭代思想‑机器学习融合的海表面高度预报方法，主要包括：明确预报目标，包括海表面高度所需的环境参数和预报的时空范围；进行数据收集与准备，利用接近预报时间段的历史观测数据构建训练集；搭建适用于海表面高度预报的机器学习模型，设置时间滞后窗口为一个时间步，训练模型；通过逐个时间步的预报，迭代生成整个预报时段的海表面高度预报结果。针对传统机器学习模型在实时预报海表面高度准确性方面的限制，本发明将迭代思想引入机器学习模型，取得了良好的预报效果。本发明方法具有灵活性和通用性，为海表面高度的实时预报提供了一种可靠的解决方案。
主权项：1.一种迭代思想-机器学习融合的海表面高度预报方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、确定海表面高度预报的具体需求和目标，选取预报海表面高度所需的环境要素参数，设计预报的空间分辨率、空间范围和时间范围；步骤2、根据所述环境要素参数，进行数据收集、整合与质量控制，应用与时间范围内时段连续的历史数据来构建机器学习模型的训练集；步骤3、搭建用于海表面高度预报的机器学习模型，将所述训练集中的输入特征与目标变量之间的时间滞后窗口设置为1个时间步长，用以训练机器学习模型，其中，时间步为t＝1,2,…,m，输入特征为：F1,F2,…,Fm-1，目标变量为T2,T3,…,Tm；以训练好的机器学习模型作为海表面高度的预报模型；步骤4、用所述的预报模型进行迭代预报，包括：根据海表面高度时间范围，将训练集最后时间步的输入特征Fm作为所述预报模型的输入；在每一个迭代周期中，将当前时间步的预测结果作为下一时间步预测的输入特征，逐步迭代生成时间范围内第i个时间步的海表面高度预测结果Tm+i，迭代结束，得到海表面高度预测时间序列Tm+1,Tm+2,…,Tm+i，,…,Tm+n；对所述海表面高度预测时间序列进行后处理操作，以确保预测结果与实际的海表面高度值具有同样的尺度和范围。
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百度查询： 天津大学 迭代思想-机器学习融合的海表面高度预报方法
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