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- [发明专利]一种基于深度学习的有义波高预测方法-CN201811380116.7有效
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戴昊;雷发美;商少平;林锐;贺志刚
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厦门大学
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2018-11-19
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2022-03-08
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G06Q10/04
- 一种基于深度学习的有义波高预测方法,涉及海洋波高预测领域,首先利用待预测位置有义波高历史数据和粒子群算法(Particle Swam Optimization,PSO)确定深度学习模型条件受限玻尔兹曼机‑深度置信网络(Conditional Restricted Boltzmann Machine‑Deep Belief Network,CRBM‑DBN)的关键结构参数,然后以高斯归一化处理后的有义波高历史数据进行模型的预训练,使用预训练得到的模型的权重和偏置作为初始值,结合后向传播(Backward Propagation,BP)网络对模型进行反向调优,优化确定模型,最后以此模型进行有义波高的预测。本发明能够有效提高有义波高的短期预测精度,对海洋工程应用,尤其对海洋结构物和船舶设计等意义重大。
- 一种基于深度学习有义波高预测方法
- [发明专利]一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法-CN201910753481.6有效
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雷发美;戴昊;杨帅;商少平;贺志刚
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厦门大学
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2019-08-15
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2020-12-04
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G06F30/20
- 一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法,涉及温盐深剖面仪。以CTD压力数据为计算基准,选取标准CTD下行过程中表层下降或者底层上升的转折点附近的一段压力序列,该序列以转折点为中心,向前后各延伸;固定标准CTD的数据序列,在被试CTD的压力序列中截取与标准CTD数据量相等的一段数据序列,计算两者的相关系数,每计算一次相关系数,被试CTD数据向后移动或向前一个序号,直至计算完毕;找出两组数据相关性最高时对应的起始序号,扣除差即可对齐两台CTD的采样数据;若拐点或转折点相位差不等,需对数据重新插值处理后再与标准器进行比对;压力数据对齐后,CTD的其他测量参数以压力的相位差为基准平移,再计算各项误差。
- 一种温盐深剖面海上数据对齐方法
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