基于深度学习模型的海表面高度数值预报偏差订正方法
公开
摘要
本发明公开了基于深度学习模型的海表面高度数值预报偏差订正方法，数据预处理，建立数值预报数据与观测数据间的映射；构建SSH时序特征编码模型；构建SSH多层特征融合订正模型；训练模型并根据测试集结果进行调参；根据测试集评价模型订正效果。本发明通过SSH时序特征编码模型提取SSH非常规分布特征，结合多源要素特征进行时序性特征编码，利用多层特征融合订正模型将时序性特征编码与时空特征编码、订正前SSH相结合，拟合预报与真值之间复杂的非线性关系，拟合精度更高；增加了SSH时序特征编码模型对区域边界的关注度，提高了区域边界的订正效果。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习模型的海表面高度数值预报偏差订正方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611608A
申请号 ：
CN202210248883.2
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
朱俊星汪祥李留珂张卫民陈祥国王辉赞陈妍
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
伍志祥
优先权 ：
CN202210248883.2
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
