基于时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法技术

本发明专利技术属于数值预报领域，公开了时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，选取预报数据，选取待订正地区的逐小时海浪预报数据资料作为模式数据样本；选取再分析格点数据资料，以再分析数据作为真实值，选取待检测订正地区逐小时平均波向再分析数据；数据匹配，使得预报数据得以插值匹配到再分析数据的格网点上，此外，预报数据与再分析数据在时间尺度上匹配，最终两数据在空间、时间层面上实现匹配；构建偏差订正训练集；搭建基于层自注意力记忆的时空卷积LSTM偏差订正模型的多层网络结构。本发明专利技术采用面对面的区域订正方法，对时空特征进行了建模，克服了传统数值订正方法对于方位角的局限性，使得偏差订正更准确。使得偏差订正更准确。使得偏差订正更准确。

Correction method of mean wave direction prediction deviation based on spatiotemporal convolution LSTM

【技术实现步骤摘要】
基于时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法


[0001]本专利技术属于平均波向预报偏差订正
，尤其涉及基于时空卷积 LSTM的平均波向预报偏差订正方法。

技术介绍

[0002]已有的基于机器学习的波向预测模型通常采用点对点方式(树模型、多层感知机等)或面对点方式(残差卷积神经网络)，而难以针对历史时刻时空信息以及其他海浪、气象特征建模；并且波向预测往往将其作为数值而忽略了其方位角特性，为解决方位角以及历史时刻时空特征建模问题，需要构建一种能更好融合时空特征、其他特征，同时考虑波向方向角特性的机器学习模型；在一些实际应用中以再分析数据作为真实值，而再分析数据并无法获取到最新的数据，譬如采用ERA
‑
5数据，只能获取到最新前5天的再分析数据，无法满足实际应用需求。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提出了基于时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，包括以下步骤：
[0004]S1：选取预报数据，选取待订正地区的逐小时海浪预报数据资料作为模式数据样本；
[0005]S2：选取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选取预报数据，选取待订正地区的逐小时海浪预报数据资料作为模式数据样本；S2：选取再分析格点数据资料，以再分析数据作为真实值，选取待检测订正地区逐小时平均波向再分析数据；S3：数据匹配，为使所述预报数据与所述再分析数据匹配，若所述预报数据为不规则格网数据，则对所述预报数据进行反距离权重插值，使得预报数据得以插值匹配到再分析数据的格网点上，此外，预报数据与再分析数据在时间尺度上匹配，最终两数据在空间、时间层面上实现匹配；S4：构建偏差订正训练集；S5：搭建基于层自注意力记忆的时空卷积LSTM偏差订正模型的多层网络结构，包括以下三部分：第一层：基于层自注意力机制的时空卷积LSTM层，采用3层基于自注意力机制的时空卷积LSTM模块，时序上选择预报与再分析数据时空特征矩阵作为输入；第二层：通道卷积融合层，将未来时刻预报数据进行特征选择，之后将特征选择后的预报数据与144小时前再分析数据平均波向以及预报和再分析数据波向真实角度差拼接，之后与基于层自注意力机制的时空卷积LSTM的输出，进行通道合并，之后将融合后的数据进行1
×
1通道卷积融合，此时通道卷积的输出为模型预测的预报与再分析波向真实角度差；第三层：偏差订正层，将模型预测的波向真实角度差，与未来时刻的预报数据平均波向相加，生成订正后的平均波向数据。2.根据权利要求1所述的时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，其特征在于，所述构建偏差订正训练集包括：求取预报数据与再分析数据平均波向真实角度差，此外，将时间上连续的再分析数据144小时之前平均波向也作为训练集的时序特征，最终将上述数据在空间上转换成二维图像形式的数据，以构建空间层面匹配、时间层面连续的偏差订正训练集，包括逐小时预报数据、逐小时再分析数据平均波向、逐小时预报数据与再分析数据真实角度差、逐小时再分析数据前144小时平均波向。3.根据权利要求1所述的时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，其特征在于，所述时空卷积LSTM中采用3*3大小的卷积核进行空间特征提取，所述3层基于层自注意力机制的时空卷积LSTM隐藏层分别为32、32、32，自注意力机制的隐藏层为12。4.根据权利要求1所述的时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，其特征在于，所述真实角度差的计算公式为：θ
bias
＝θ
f
‑
θ
r
‑
360
×
((θ
f
‑
θ
r
)>180)+360
×
((θ
f
‑
θ
r
)<
‑
180)其中θ
f
表示预报数据平均波向，θ
r
表示再分析数据平均波向。5.根据权利要求1所述的时空卷积LSTM的平均波向预报偏差订正方法，其特征在于，所述特征聚合的步骤包括如下：在同一时间步中，模型层与层向上传播过程中，聚集的特征Z是Z
h
和Z
m
的融合，Z
h
和Z
m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊星，汪祥，孔浩然，张卫民，王辉赞，陈妍，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：