一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法技术

本发明专利技术公开了一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，包括：步骤一、采集待测试区域中海洋水温的垂直观测值；步骤二、根据变分自编码器得到所述垂直观测值在垂直观测层上的概率分布；步骤三、根据所述概率分布得到受采样影响模型所求得的解空间，并根据所述解空间得到启发式网络；步骤四、建立所述解空间和所述启发式网络的海洋水温分布模型，进而得到待测试区域中海洋水温。

【技术实现步骤摘要】
一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法
本专利技术涉及海洋测温，具体涉及一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法。
技术介绍
回归树的本质是采用平方误差最小化的启发式方法对输入空间进行划分，但训练样本所包含的空间是有限的。也就是说训练样本所包含的输入空间并不能有效覆盖我们所要研究的所有空间，这也就意味着过拟合和局部空间预测数据一致性是回归树方法所面临的两大难题。随机森林有效利用Bagging集成学习方法在用不稳定模型作为成员模型时有很好的表现性能这一特性，引入了随机向量子空间法这一不确定因素，进一步提高了预测性能，有效避免了回归树模型的过拟合和局部空间预测数据一致性问题。对于特征较多的数据集，随机子空间法表现良好，但高分辨率海洋水温分布的问题仅有三维特征，再加之数据集的规则化，一定程度上弱化了随机森林方法解决回归树的局部空间预测数据一致性问题的能力，使得我们不能得到更高分辨率的海洋水温分布数据。
技术实现思路
本专利技术设计开发了一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一、采集待测试区域中海洋水温的垂直观测值；/n步骤二、根据变分自编码器得到所述垂直观测值在垂直观测层上的概率分布；/n步骤三、根据所述概率分布得到受采样影响模型所求得的解空间，并根据所述解空间得到启发式网络；/n步骤四、建立所述解空间和所述启发式网络的海洋水温分布模型，进而得到待测试区域中海洋水温。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、采集待测试区域中海洋水温的垂直观测值；
步骤二、根据变分自编码器得到所述垂直观测值在垂直观测层上的概率分布；
步骤三、根据所述概率分布得到受采样影响模型所求得的解空间，并根据所述解空间得到启发式网络；
步骤四、建立所述解空间和所述启发式网络的海洋水温分布模型，进而得到待测试区域中海洋水温。


2.如权利要求1所述的基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，在所述步骤一中，所述待测试区域的经度范围为95°W～115°W，纬度范围为9.5°N～9.5°S，深度范围为0～1975m。


3.如权利要求2所述的基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，在所述步骤二中，所述概率分布为
p(x)＝∫pθ(x|z)p(z)dz；
式中，x代表垂直观测值，z代表隐变量，θ代表自动编码器中解码器的网络层参数，pθ(x|z)代表由重构的似然函数，p(z)代表满足高斯分布的噪声。


4.如权利要求1所述的基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，在所述步骤二中，在确定所述概率分布的过程中，所述变分自编码器的编码网络和解码网络的优化目标函数为θ，
其中，qθ(z|x)代表，φ代表自动编码器中编码器的网络层参数，θ代表自动编码器中解码器的网络层参数。


5.如权利要求2所述的基于变分自编码器的启发式高分辨率海洋水温分布建立方法，其特征在于，在所述步骤二中，在变分自编码器中，采用神经网络模型建立解码网络，包括输入层、输出层和两层隐层，相邻两层之间的神经元采用全连接方式连接，同一层之间的神经元无连接；输入层的神经元个数为16，两层隐层...

【专利技术属性】
技术研发人员：何丽莉，白洪涛，欧阳丹彤，阳乾隆，姜宇，金龙海，王旭东，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22