[发明专利]一种基于深度学习算法的海流动力优化预报方法有效
| 申请号： | 201911039135.8 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110851790B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王金虎;张正光;陈旭 | 申请（专利权）人： | 王金虎 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06N3/126;G01S13/58;G01S13/88 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315100 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的海流动力优化预报方法，属于海洋信息预报技术领域，其综合考虑岛链外海区流场主要受到海洋中尺度过程控制，利用遗传算法确定最优化预报因子和预报模型，考虑中尺度涡旋的局地变化和空间变化规律，确保模型的最优化预报因子分别符合欧拉场和拉格朗日场的观点，通过将深度学习算法中的算子拟合算法和动力预报方法相结合，提高了海流动力预报的准确性和计算速度，对于海洋中尺度过程的流场预报一方面根据深度学习算法的算子拟合算法和遗传算法筛选出模型简单、预测精度高的的预报模型和预报因子，另一方面利用涡旋的物理特性明确预报模型和最优化因子的物理意义，具有较高的预报准确性和可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 海流 动力 优化 预报 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于王金虎，未经王金虎许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911039135.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
