[发明专利]多源海面物理要素的机器学习融合方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202310626576.8 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN116644379A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 张巍;杜超凡;高志一;宋晓姜;郭安博宇;逄仁波 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06F18/214;G06N20/20;G06N5/04;G06V20/13;G06V10/774;G06V10/70;G06V10/80;G06V10/94;G06T3/40;G01W1/02;G01W1/10 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 | 代理人： | 王月松 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种多源海面物理要素的机器学习融合方法、设备及介质，涉及海洋数据处理技术领域，方法包括：获取多源数据和NWP模式数据/再分析数据；基于目标时刻和时间窗口从多源数据中提取出目标时刻卫星数据，然后进行混合得到混合卫星数据、进行插值得到标准卫星数据；以标准卫星数据作为学习目标，以卫星插值格点及相邻的NWP模式数据/再分析数据作为训练特征建立训练样本；将多个训练样本输入至XGBoost机器学习模型中进行训练，以得到风场数据融合模型；将待处理的NWP模式数据/再分析数据输入至风场数据融合模，得到融合风场。本发明通过训练得到融合模型后即可快速进行数据融合，操作简单，硬件要求低。 | ||
| 搜索关键词： | 海面 物理 要素 机器 学习 融合 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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