[发明专利]一种基于GRU深度学习的多特征因子赤潮预测模型

摘要

本发明公开了一种基于GRU深度学习的多特征因子赤潮预测模型，包括以下步骤：S1、对采集到的监测要素进行预处理，得到标准化训练样本；S2，采用Pearson相关系数法分析标准化训练样本与赤潮的关联性，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子；S3、依据主要特征影响因子，形成多组合特征因子，构建GRU预测模型，通过多组合特征因子训练模型；S4、对训练好的GRU预测模型进行评估。通过采用Pearson相关系数方法开展各要素与赤潮间关联分析，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子，剔除与赤潮发生关联度较低特征影响因子，以多组合特征因子为输入变量，构建基于多特征因子组合的赤潮预测模型，形成基于多特征因子的GRU网络赤潮预测模型。