[发明专利]一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法在审
| 申请号： | 202210052118.3 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114549925A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 秦攀;孙志铭;顾宏 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于时间序列预测领域，涉及一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法。对于进行了离差标准化后的输入序列，采用小波分解对海浪有效波高时间序列进行消噪和特征提取，将分解得到的序列输入深层残差卷积神经网络，最后将网络的输出转换为一维序列，通过两层的线性层汇集成一维的预测结果，作为海浪有效波高的预测值。最后通过对比实验证明，本发明提出的模型具有较高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 海浪 有效 时间 序列 预测 方法 | ||
【主权项】：
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