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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的短期黑潮流量预测方法及装置，方法包括：从不同途径获取流速数据，计算得出目标区域流量数据；按照物理增强方法构建黑潮流量实际数据集；构建BLACK模型；训练BLACK模型，得到优化后的BLACK模型；将实时数据输入优化后BLACK模型，得到预测结果。本发明提供的基于深度学习的短期黑潮流量预测方法，第一是目前首个提出结合当前流行的深度学习技术实现黑潮流量预测，解决了黑潮流量预测领域的空白，第二创新性提出了物理增强方法，对黑潮流量有影响的物理因素，对比标准深度学习技术，该技术实现了更准确的黑潮流量预报。
主权项：1.一种基于深度学习的短期黑潮流量预测方法，其特征在于，包括：获取待预测断面的历史数据；所述历史数据包括过去多年的流速数据和风应力数据；根据待预测断面的流速数据计算流量数据；将待预测断面的过去多年的流量数据和风应力数据插值为统一时空尺度，输入BLACK模型进行训练，得到待预测断面的优化后的BLACK模型；从历史数据中提取出近期数据；所述近期数据包括当天及过去多期的流量数据和风应力数据；将待预测断面当天及过去多期流量数据和风应力数据输入待预测断面的优化后的BLACK模型获得预测结果；所述BLACK模型基于LSTM网络训练而成，输入为流量和风应力数据，输出为未来流量数据；所述BLACK模型的训练方法包括以下步骤：将待预测断面的过去多年的流量数据和风应力数据插值为统一时空尺度；根据统一时空尺度的流量数据和风应力数据构建待预测断面数据集；将所述待预测断面训练集数据输入BLACK模型，经过优化器和损失函数得到优化后权重，即得到优化后的待预测断面的BLACK模型；根据待预测断面历史流量和风应力数据构建以天为单位的待预测断面数据集，再将待预测断面数据集按照8：2划分训练集与测试集；所述待预测断面数据集还包括待预测断面上游全部断面和中国台湾地区以东的流量数据和风应力数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于深度学习的短期黑潮流量预测方法及装置
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