[发明专利]基于BP神经网络的涡核水下最大温度异常反演方法有效
| 申请号： | 202310875399.7 | 申请日： | 2023-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN116629026B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 马纯永;徐海梁;段莹莹;陈戈 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/084;G06F119/08 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 刘艳青 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的涡核水下最大温度异常反演方法，属于海洋观测技术领域。本发明将包括半径、动能、振幅、Argo浮标与涡旋中心的归一化距离（nd）以及Argo浮标的地理坐标在内的涡旋表面参数作为EBPN的输入，将位于涡旋中Argo温度异常剖面上的极值点作为EBPN的输出，该温度异常即为涡旋核心内垂直方向上的最大温度异常。本发明基于BP神经网络，深入挖掘涡旋表面参数与涡核水下最大温度异常值之间的关系，并利用真实数据对反演结果进行精度验证，首次揭示了全球范围内具有反演潜力的地域分布特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 水下 最大 温度 异常 反演 方法 | ||
【主权项】：
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