公开(公告)号：CN116484271A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310267127.9

申请日：2023-03-20

Applicant: 上海大学 ,  上海大学绍兴研究院

Inventor： 陈耀然 ,  蔡灿冬 ,  张丹 ,  吴昊 ,  毛方赛 ,  李孝伟 ,  彭艳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种基于模态分解和深度学习的有效波高预测方法。该方法采用经验模态分解方法对原始时间序列进行预处理分解得到各个模态；使用Transformer结构的编码器对各个模态的特征进行提取，Transformer结构的神经网络能够并行得捕获时间序列数据的全局特征，在加快模型训练和推理速度的同时仍然能够有效得对时间序列数据进行高效的特征提取；最后使用多层感知机根据提取到的高语义特征进行分类得到最终结果。

公开(公告)号：CN115248992A

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202210846021.X

申请日：2022-07-18

Applicant: 上海大学

Inventor： 张丹 ,  蔡灿冬 ,  李自强 ,  吴昊 ,  张翔宇 ,  彭艳 ,  薛彦广

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于压缩激励PredRNN的海洋三维温盐时空预测方法，该方法利用深度学习强大的非线性拟合能力和学习能力，通过卫星遥感的获取到的海面观测数据反演出海水的三维温盐，能够克服传统方法的空间分辨率低，实时性较差的缺点。最终得到的海水三维温盐数据能在海洋各领域得到广泛的应用。