一种基于SL-TrellisNets网络的超视距传播损耗...
公开
摘要
本发明涉及一种基于SL‑TrellisNets网络的超视距传播损耗预测方法，属于海洋大气遥感领域，所述方法提出了短时和长时并行网络时间卷积(SL‑TrellisNets)网络，来提高超视距传播损耗预测的精度。此外，为了过滤掉原始数据的时间噪声，运用一维卷积自动编码器提取数据特征来滤除超视距时间序列中的噪声，并且通过短时和长时并行网络时间卷积网络模型的精准预测，实现海洋温度、风速、相对湿度、大气温度和气海温差这些环境知识对超视距传播损耗信号预测精度的贡献进行解释和分析。
基本信息
专利标题 ：
一种基于SL-TrellisNets网络的超视距传播损耗预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611415A
申请号 ：
CN202210505983.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-05-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴佳静魏志强贾东宁殷波张金鹏温琦盛艳秀李清亮许佳丽郭相明纪汉杰杨巧巧谢珂珍盛晶晶王艺卫
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 ：
北京科家知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
沈小明
优先权 ：
CN202210505983.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q50/26 G06F119/06 G06F119/10
IPC结构图谱
G
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
2022-06-10 ：
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。
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