[发明专利]一维海浪谱风浪涌浪分离方法及系统

权利要求书

1.一种一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，包括：

S1：获取训练数据，构建人工神经网络，通过所述训练数据对所述人工神经网络进行训练，获得训练好的人工神经网络；

S2：获取待分离一维海浪谱，通过所述训练好的人工神经网络和波浪的能量守恒对所述待分离一维海浪谱进行计算，获得风浪波高和涌浪波高。

2.根据权利要求1所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S1具体为：

所述训练数据为一维海浪谱及其同步的风浪波高信息；

设置人工神经网络的参数，将所述一维海浪谱输入所述人工神经网络，将同步获取的风浪波高信息作为目标输出，对所述人工神经网络进行训练，获得样本风浪波高；

将所述样本风浪波高与标准风浪波高进行比较；若误差小于预设值则保存当前人工神经网络的参数，将该人工神经网络作为训练好的人工神经网络；否则重新设置人工神经网络的参数，再次进行训练。

3.根据权利要求1所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S1具体为：

所述训练数据为一维海浪谱、与其同步的风速数据和与其同步的风浪波高信息；设置人工神经网络的参数，将所述一维海浪谱和所述风速数据输入所述人工神经网络，将同步获取的风浪波高信息作为目标输出，对所述人工神经网络进行训练，获得样本风浪波高；

将所述样本风浪波高与标准风浪波高进行比较；若误差小于预设值则保存当前人工神经网络的参数，将该人工神经网络作为训练好的人工神经网络；否则重新设置人工神经网络的参数，再次进行训练。

4.根据权利要求2或3所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S2具体为：

将待分离一维海浪谱输入所述训练好的人工神经网络，获取风浪波高；

通过波浪的能量守恒对所述风浪波高进行计算，获得涌浪波高。

5.根据权利要求4所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，所述涌浪波高的计算公式为：

其中，h_s是涌浪波高，h_w是风浪波高，E是待分离一维海浪谱的总能量。

6.根据权利要求1所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S1具体为：

所述训练数据为一维海浪谱及其同步的涌浪波高信息；

设置人工神经网络的参数，将所述一维海浪谱输入所述人工神经网络，将同步获取的涌浪波高信息作为目标输出，对所述人工神经网络进行训练，获得样本涌浪波高；

将所述样本涌浪波高与标准涌浪波高进行比较；若误差小于预设值则保存当前人工神经网络的参数，将该人工神经网络作为训练好的人工神经网络；否则重新设置人工神经网络的参数，再次进行训练。

7.根据权利要求1所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S1具体为：

所述训练数据为一维海浪谱、与其同步的风速数据和与其同步的涌浪波高信息；

设置人工神经网络的参数，将所述一维海浪谱和所述风速数据输入所述人工神经网络，将同步获取的涌浪波高信息作为目标输出，对所述人工神经网络进行训练，获得样本涌浪波高；

将所述样本涌浪波高与标准涌浪波高进行比较；若误差小于预设值则保存当前人工神经网络的参数，将该人工神经网络作为训练好的人工神经网络；否则重新设置人工神经网络的参数，再次进行训练。

8.根据权利要求6或7所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，步骤S2具体为：

将待分离一维海浪谱输入所述训练好的人工神经网络，获取涌浪波高；

通过波浪的能量守恒对所述涌浪波高进行计算，获得风浪波高。

9.根据权利要求8所述的一维海浪谱风浪涌浪分离方法，其特征在于，所述风浪波高的计算公式为：

其中，h_s是涌浪波高，h_w是风浪波高，E是待分离一维海浪谱的总能量。

10.一种一维海浪谱风浪涌浪分离系统，其特征在于，包括：

人工神经网络训练模块，用于获取训练数据，构建人工神经网络，通过所述训练数据对所述人工神经网络进行训练，获得训练好的人工神经网络；

分离模块，用于获取待分离一维海浪谱，通过所述训练好的人工神经网络和波浪的能量守恒对所述待分离一维海浪谱进行计算，获得风浪波高和涌浪波高。