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摘要：本申请公开了一种用于深远海智能养殖平台的波高预测系统和方法，该方法包括以下步骤：获取多源海洋环境数据，进行处理生成高分辨率网格化数据；执行时空特征提取，构建关联网络，应用非线性流形学习算法降维，生成低维度高信息量特征数据集；提取波浪场动态特征，重构高分辨率波浪场，执行多尺度融合和数据同化，生成完整波浪场数据集；构建多尺度计算网格，执行自适应模型选择，实现模型耦合，执行并行计算和多尺度耦合模拟；基于模拟结果执行概率预测和不确定性量化，进行结果可视化和影响分析。本申请提高了波高预测的精度和效率，为深远海养殖平台提供可靠的决策支持。

主权项：1.用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取多源海洋环境数据，进行时空对齐、质量控制、数据补缺、异常值处理、时空插值和尺度转换，生成高分辨率网格化海洋环境数据；步骤S2、获取高分辨率网格化海洋环境数据，执行时空特征提取，得到主要时空模态数据集；基于主要时空模态数据集构建海洋环境要素关联网络，生成网络特征数据集；对网络特征数据集和主要时空模态数据集应用非线性流形学习算法进行降维处理，获得降维后的特征数据集；整合降维后的特征数据集、网络特征数据集和主要时空模态数据集，生成最终的低维度高信息量特征数据集；步骤S3、获取低维度高信息量特征数据集，应用动态模式分解方法提取波浪场动态特征，生成动态特征数据集；基于动态特征数据集重构高分辨率波浪场，得到重构的高分辨率波浪场数据集并执行多尺度融合，获得多尺度融合波浪场数据集；利用多尺度融合波浪场数据集和实时观测数据进行数据同化，获得增强波浪场数据集；整合增强波浪场数据集和动态特征数据集进行波浪场的时空插值和外推，生成完整波浪场数据集；步骤S4、基于完整波浪场数据集构建多尺度计算网格，得到网格数据集；根据网格数据集和完整波浪场数据集执行自适应模型选择，生成模型配置数据集；利用模型配置数据集实现模型间的双向耦合，创建耦合配置数据集；基于耦合配置数据集、模型配置数据集和网格数据集执行并行计算，形成并行配置数据集；整合并行配置数据集、耦合配置数据集、模型配置数据集和网格数据集执行多尺度耦合模拟，生成耦合模拟结果数据集；步骤S5、基于耦合模拟结果数据集，执行概率预测和不确定性量化，得到并基于概率预测数据集和预测评估数据集执行结果可视化和影响分析。

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百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 用于深远海智能养殖平台的波高预测系统和方法