[发明专利]一种海上遇险目标漂移预测模型参数的逐步率定方法

摘要

本发明提供了一种海上遇险目标漂移预测模型参数的逐步率定方法，包括：构建研究海域的海洋气象立体监测网，获取风、浪、流场的观测数据；基于海上实验，获取多个观测样本的遇险目标漂移速度；构建考虑风、浪、流场的海上遇险目标漂移预测模型，并通过相关性分析，得到风、浪、流场的影响程度排序；分别针对每个观测样本，以获取的风、浪、流场观测数据和遇险目标漂移速度为基础，根据影响程度排序结果，利用矢量回归分析方法进行模型参数的逐步率定，获取每个观测样本中各参数的率定值；根据多个观测样本中各参数的率定值，获得具有统计意义的漂移预测模型参数的率定结果。

主权项

1.一种海上遇险目标漂移预测模型参数的逐步率定方法，其特征在于，包括：/n构建研究海域的海洋气象立体监测网，获取风、浪、流场的观测数据；/n基于海上实验，获取多个观测样本的遇险目标漂移速度；/n构建考虑风、浪、流场的海上遇险目标漂移预测模型，将遇险目标的漂移速度在流向、风向、波浪传播方向的分量与对应的流速、风速、波浪的波陡分别进行相关性分析；并通过相关性分析，得到风、浪、流场的影响程度排序；包括，根据相关性系数R的大小排序来确定风、浪、流场对于遇险目标漂移速度的影响程度；/n分别针对每个观测样本，以获取的风、浪、流场观测数据和遇险目标漂移速度为基础，根据影响程度排序结果，利用矢量回归分析方法进行模型参数的逐步率定，获取每个观测样本中各参数的率定值；包括，基于海上遇险目标漂移预测模型和影响程度排序结果，将观测所得遇险目标漂移速度作为风、浪、流中影响程度最大的变量所致漂移速度的近似值，将其对影响程度最大的变量进行矢量回归分析，得到影响程度最大的变量对应的参数率定结果及其所致漂移速度的估计值；将影响程度最大的变量所致漂移速度的近似值和估计值的差值作为风、浪、流中影响程度排序第二的变量所致漂移速度的近似值，将其对影响程度排序第二的变量进行矢量回归分析，得到影响程度排序第二的变量对应的参数率定结果及其所致漂移速度估计值；将影响程度排序第二的变量所致漂移速度的近似值和估计值的差值作为风、浪、流中影响程度最小的变量所致漂移速度的近似值，将其对影响程度最小的变量进行矢量回归分析，得到影响程度最小的变量对应的参数率定结果及其所致漂移速度估计值；/n根据多个观测样本中各参数的率定值，利用格拉布斯法对生成的模型参数率定结果集进行异常值剔除，然后对每一个参数求均值，获得具有统计意义的漂移预测模型参数的率定结果。/n