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摘要：本发明公开了一种海流轨迹预测方法，包括：获取待预测海流轨迹区域的时间序列数据，对时间序列数据进行预处理；将预处理后的时间序列数据分别输入基于时空注意力机制的特征融合模块和跳跃残差连接模块中提取轨迹特征；将轨迹特征分别输入GRU深度学习预测模型和决策树模型中，输出两个模型的预测结果；将两个模型的预测结果进行加权平均，生成最终预测结果。该方法可分别对待预测海域的海流流速和流向进行预测，且模型的泛化能力强，具有可解释性，预报精度和效率高。
主权项：1.一种海流轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取待预测海流轨迹区域的时间序列数据，对所述时间序列数据进行预处理；所述预处理包括对所述时间序列数据进行补缺失、去异常、标准化和特征选择；所述待预测海流轨迹区域的时间序列数据包括：海流流速和海流流向的观测数据；S2、将预处理后的所述时间序列数据分别输入基于时空注意力机制的特征融合模块和跳跃残差连接模块中提取轨迹特征；所述轨迹特征包括：海流流速特征和海流流向特征；S2还包括：通过所述基于时空注意力机制的特征融合模块的主干网络提取轨迹特征；将所述轨迹特征通过所述基于时空注意力机制的特征融合模块融合生成特征金字塔网络；将所述特征金字塔网络作为所述GRU深度学习预测模型和决策树模型的主干网络；S3、将所述轨迹特征分别输入GRU深度学习预测模型和决策树模型中，输出两个模型的预测结果；将所述两个模型的预测结果进行加权平均，生成最终预测结果；S4、分别通过均方根误差和平均绝对误差评估所述最终预测结果的预测精度。
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百度查询： 国家海洋信息中心 一种海流轨迹预测方法
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