一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端

    公开(公告)号:CN111199270A

    公开(公告)日:2020-05-26

    申请号:CN201911389448.6

    申请日:2019-12-30

    IPC分类号: G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端,获取预设时间段内数值模式产生的数据,所述数据包括区域波高、气压、气温以及风场分量;将所述数据划分为训练数据和测试数据;利用所述训练数据对神经网络进行训练,得到不同的神经网络模型,所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,所述隐藏层包括LSTM层和卷积层;利用所述测试数据对所述不同的神经网络模型进行测试,确定预测效果最好的神经网格模型,根据所述预测效果最好的神经网络模型对待预测时间内的区域波高进行预报;将LSTM层与卷积层叠加在一起不仅能得到数据的时序关系,还能够提取空间特征,这样就能够学习到波高数据的时空特征,从而提高区域波高预报的精度。

    一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端

    公开(公告)号:CN111199270B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201911389448.6

    申请日:2019-12-30

    摘要: 本发明公开一种基于深度学习的区域波高预报方法及终端,获取预设时间段内数值模式产生的数据,所述数据包括区域波高、气压、气温以及风场分量;将所述数据划分为训练数据和测试数据;利用所述训练数据对神经网络进行训练,得到不同的神经网络模型,所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,所述隐藏层包括LSTM层和卷积层;利用所述测试数据对所述不同的神经网络模型进行测试,确定预测效果最好的神经网格模型,根据所述预测效果最好的神经网络模型对待预测时间内的区域波高进行预报;将LSTM层与卷积层叠加在一起不仅能得到数据的时序关系,还能够提取空间特征,这样就能够学习到波高数据的时空特征,从而提高区域波高预报的精度。

    一种台风风暴增水预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107341568B

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN201710469384.5

    申请日:2017-06-20

    IPC分类号: G06Q10/04

    摘要: 本发明涉及风暴增水预测领域,尤其涉及一种台风风暴增水预测方法及系统。本发明通过台风当前的经纬度坐标和当前台风信息,得到第一时间后台风中心所位于的圆区域,将圆区域细分为若干个网格子区域,并根据台风的经过衰减或增强后的预报台风信息,对所有网格子区域的顶点经纬度坐标,获取预设本地信息数据库中相应的风暴增水数据;本发明提高了各个网格子区域顶点经纬度坐标和预报台风信息对应的风暴增水数据的预测精度,并且能够满足风暴潮精细化预报和政府防灾决策的需求。

    一种多路径台风风暴潮快速预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107193060B

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201710469737.1

    申请日:2017-06-20

    IPC分类号: G01W1/10

    摘要: 本发明涉及风暴潮预测领域,尤其涉及一种多路径台风风暴潮快速预测方法一种多路径台风风暴潮快速预测方法及系统。本发明通过当前台风的当前台风信息,能够得到第一时间后的台风影响的圆区域,通过将圆区域划分为若干个网格子区域,并根据所有所述网格子区域的顶点所在的经纬度坐标和当前台风信息,得到当前台风的多条预测移动路径,根据事先预设好的本地信息数据库,按照预设时间间隔获取所述第一时间内台风从当前台风中心所在位置沿着每一条预测移动路径移动过程中台风中心所在的经纬度坐标对应的风暴增水数据。本发明提高了每一条预测移动路径上台风风暴增水预测的精确度;同时能够满足风暴潮精细化预报和政府防灾决策的需求。

    一种多路径台风风暴潮快速预测方法及系统

    公开(公告)号:CN107193060A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710469737.1

    申请日:2017-06-20

    IPC分类号: G01W1/10

    摘要: 本发明涉及风暴潮预测领域,尤其涉及一种多路径台风风暴潮快速预测方法一种多路径台风风暴潮快速预测方法及系统。本发明通过当前台风的当前台风信息,能够得到第一时间后的台风影响的圆区域,通过将圆区域划分为若干个网格子区域,并根据所有所述网格子区域的顶点所在的经纬度坐标和当前台风信息,得到当前台风的多条预测移动路径,根据事先预设好的本地信息数据库,按照预设时间间隔获取所述第一时间内台风从当前台风中心所在位置沿着每一条预测移动路径移动过程中台风中心所在的经纬度坐标对应的风暴增水数据。本发明提高了每一条预测移动路径上台风风暴增水预测的精确度;同时能够满足风暴潮精细化预报和政府防灾决策的需求。

    业务化赤潮预警方法及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112232544B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202010902630.3

    申请日:2020-09-01

    摘要: 本发明公开了一种业务化赤潮预警方法及计算机可读存储介质,方法包括:获取赤潮样本并进行预处理;对赤潮样本进行筛选,得到固定样本数据;通过遗传算法,确定最终输入变量;构建神经网络模型;获取临时样本数据并进行预处理;根据固定样本数据和临时样本数据中的最终输入变量,得到预报样本数据;生成各预报样本数据对应的m+n个预报训练数据,并分别对m+n个神经网络模型进行训练;获取最新m天的实时数据,分别输入前m‑1+n个神经网络模型,并将m天的实时数据组合后输入第m+n个神经网络模型,得到对应未来n天的预报结果;根据未来同一天对应的预报结果,分析该天的赤潮发生概率等级。本发明可实现较为准确的业务化赤潮预警。

    业务化赤潮预警方法及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112232544A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010902630.3

    申请日:2020-09-01

    摘要: 本发明公开了一种业务化赤潮预警方法及计算机可读存储介质,方法包括:获取赤潮样本并进行预处理;对赤潮样本进行筛选,得到固定样本数据;通过遗传算法,确定最终输入变量;构建神经网络模型;获取临时样本数据并进行预处理;根据固定样本数据和临时样本数据中的最终输入变量,得到预报样本数据;生成各预报样本数据对应的m+n个预报训练数据,并分别对m+n个神经网络模型进行训练;获取最新m天的实时数据,分别输入前m‑1+n个神经网络模型,并将m天的实时数据组合后输入第m+n个神经网络模型,得到对应未来n天的预报结果;根据未来同一天对应的预报结果,分析该天的赤潮发生概率等级。本发明可实现较为准确的业务化赤潮预警。

    一种海洋预报中网格预报数据的过滤方法及终端

    公开(公告)号:CN111008328A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911154774.9

    申请日:2019-11-22

    IPC分类号: G06F16/9535 G06F16/29

    摘要: 本发明公开一种海洋预报中网格预报数据的过滤方法及终端,先生成一包含每一个网格预报数据是否在陆地或岛屿上的属性的中间数据表;当接收到对网格预报数据的请求时,通过中间数据表对请求的网格预报数据进行过滤;将过滤过的网格预报数据生成图片,然后叠加到在线地图上,再遍历过滤过的网格预报数据中的每一个数据,将其定位到在线地图上,并与用预设颜色绘制的精细化全球沿海边界线比对,剔除陆地或岛屿上的数据,并对中间数据表中对应的数据进行修正,能够快速过滤陆地和岛屿上的数据,并且在将网格预报数据叠加到在线地图上时,能够使得其与在线地图更加吻合,边缘轮廓更加完善,并且也能够进一步纠正中间数据表,提高数据过滤的精确度。

    一种智能化海洋网格预报方法及终端

    公开(公告)号:CN110991717A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911154765.X

    申请日:2019-11-22

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/26

    摘要: 本发明公开一种智能化海洋网格预报方法及终端,接收用于海洋网格预报的原始数据,所述原始数据包括多种海洋网格预报模式的数据;根据预设历史时间段的预报数据以及实况数据对所述多种海洋网格预报模式的预报结果进行检验,确定出最优的海洋网格预报模式,获取所述最优的海洋网格预报模式在预报时效范围内对应的数据,作为基础格点数据;将所述基础格点数据进行订正,生成格点预报数据;将所述格点预报数据自动转化成文字描述数据,根据所述文字描述数据生成海洋格点预报产品;在整个海洋网格预报过程中,无需人工介入,智能化程度高,生成的海洋格点预报产品更加客观、精细化,保证海洋预报结果的准确性。