[发明专利]一种基于小波分解-神经网络的海浪波高预测方法有效
| 申请号： | 201810128331.1 | 申请日： | 2018-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN108334987B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 周涛 | 申请（专利权）人： | 山东爱城市网信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜鹏 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波分解‑神经网络的海浪波高预测方法，属于海洋监测技术领域，通过浮标数据生成时间序列，对该时间序列进行分解后重构，解决序列中的杂波；对浮标数据做神经网络训练样本的处理；进行神经网络模型的训练，对时间序列进行小波分解重构，训练中不断优化训练样本及小波分解层数，利用反馈神经网络进行训练建立相应的小波分解‑神经网络模型；利用在神经网络建立的测试样本对小波分解‑神经网络模型进行测试样本测试。本发明可以对未来一段时间的海浪极值波高进行预测，为海上作业和海上航行提供强有力的保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 神经网络 海浪 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波分解‑神经网络的海浪波高预测方法，其特征在于通过浮标数据生成时间序列，对该时间序列进行分解后重构，解决序列中的杂波；对浮标数据做神经网络训练样本的处理；进行神经网络模型的训练，对时间序列进行小波分解重构，训练中不断优化训练样本及小波分解层数，利用反馈神经网络进行训练建立相应的小波分解‑神经网络模型；利用在神经网络建立的测试样本对小波分解‑神经网络模型进行测试样本测试。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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