一种基于混合时间序列感知机模型的台风浪高预测方法

实质审查的生效

摘要

一种基于混合时间序列感知机模型的台风浪高预测方法，涉及大数据应用及安全风险评估技术领域，包括：步骤1、数据获取；步骤2、数据预处理；步骤3、建立基于混合时间序列的感知机模型；步骤4、根据感知机模型预测台风海浪的波高。本发明能够及时、快速、准确地预报剧烈变化的台风天气下海浪波高随时间的变化，具体来说：本发明建立的感知机模型是通过寻找台风期间风速、风向、气压、台风中心位置和台风中心最大风速这些物理量与波高的非线性物理关系，同时考虑台风过程中波高随时间变化的关系，实现了对台风天气下海浪波高的及时、快速、准确预测。

基本信息

专利标题：

一种基于混合时间序列感知机模型的台风浪高预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114492217A

申请号：

CN202210406972.5

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2022-04-19

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

王智峰巩艺杰董胜陶山山张日黄炜楠

申请人：

中国海洋大学

申请人地址：

山东省青岛市崂山区松岭路238号

代理机构：

北京开阳星知识产权代理有限公司

代理人：

李玉宾

优先权：

CN202210406972.5

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220419

2022-05-13 ：

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。

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