| 专利号 | 2022109154279 | 申请日 | 2022-08-01 | 专利名称 | 基于深度学习的内孤立波对深海沉积物再悬浮量预测方法 |
| 授权日 | 2023-04-25 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 贾永刚;冯学志;王林森;刘汉露;王慧 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的内孤立波对深海沉积物再悬浮量预测方法,包括S1、现场观测数据的获取与处理；S2、构建内孤立波对深海沉积物再悬浮量模型；S3、内孤立波对深海沉积物再悬浮量预测模型验证和优化。通过本发明的技术方案，实现了内孤立波对深海沉积物再悬浮量的准确预测。本发明针对性选取了影响内孤立波对深海沉积物再悬浮的多个环境因素，为了解决多维相关数据的融合问题，采用深度学习神经网络的方法来实现内孤立波对深海沉积物再悬浮量模型与现场观测数据的融合。本发明还引入误差分析机制，用于刻画不同时刻内孤立波对深海沉积物再悬浮量与预测目标的差异化贡献。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
