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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明提供一种基于神经网络的海洋天气预测方法及系统，方法包括：获取特定海洋区域若干个历史时段内的云层图像数据集和海浪时序数据集，共同保存为历史数据集并进行预处理；构建海洋天气预测模型；利用预处理后的历史数据集对海洋天气预测模型进行训练；最后获取特定海洋区域实时的云层图像数据和海浪时序数据并输入训练好的海洋天气预测模型中进行预测，获取实时的天气预测结果；本发明数据来源全面，结合了时间和空间两个维度的数据源，基于云层图像数据和海浪时序数据进行天气预测，能够全方位地描述海洋特定区域的天气状况；同时，基于更加全面的数据对神经网络模型进行训练，训练出的模型天气识别和预测的精度更高，也更具有鲁棒性。
主权项：1.一种基于神经网络的海洋天气预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取特定海洋区域若干个历史时段内的云层图像数据集和海浪时序数据集，并共同保存为历史数据集，对所述历史数据集进行预处理；S2：构建海洋天气预测模型；所述海洋天气预测模型包括：输入层、并列设置的图像特征提取模块和时序特征提取模块，以及特征融合模块和输出层；所述输入层用于输入云层图像数据和海浪时序数据；所述图像特征提取模块用于提取云层图像数据的特征，获取云层图像特征；所述时序特征提取模块用于提取海浪时序数据的特征，获取海浪时序特征；所述特征融合模块用于融合云层图像特征和海浪时序特征，获取融合特征；所述输出层用于根据融合特征输出天气预测结果；S3：利用所述预处理后的历史数据集对所述海洋天气预测模型进行训练，获取训练好的海洋天气预测模型；S4：获取特定海洋区域实时的云层图像数据和海浪时序数据并输入训练好的海洋天气预测模型中进行预测，获取实时的天气预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 一种基于神经网络的海洋天气预测方法及系统
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