【技术实现步骤摘要】
一种基于循环门控单元核的波浪长期预报方法
[0001]本专利技术涉及波浪预报
,具体而言,尤其涉及一种基于循环门控单元核的波浪长期预报方法。
技术介绍
[0002]波浪预报的主流方法是基于能量平衡方程进行积分计算得到的第三代海浪模式(WAN)方法。在国际上专业的海浪预报任务中,以这种方法为基础的衍生算法占有主导地位。这种方法基于能量平衡方程,具有一定局限性。
[0003]在局部区域中,应用这类方法预测海浪的有义波高需要输入的边界条件繁多。一般来说,预测波浪需要确定的边界条件至少包含这一区域的风速、温度、气压、以及其他由于地球运动引起洋流、潮汐等。在局部区域中、确定如此多的边界条件需要更多的人力物力财力。
[0004]即便在已知边界条件的情况下,也难以对该区域的每个点的海浪有义波高进行高精度的预测。在强非线性非平稳的条件下,这种方法带来的精度下降是非常明显的。这是由于在强非线性条件下,边界条件的测定更为困难,且变化十分剧烈,难以达到平稳。因此在边界条件不稳定甚至不确定的情况下,通过能量平衡方程预测的波浪高 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于循环门控单元核的波浪长期预报方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、建立目标点的波浪数据库,所述波浪数据库包括在一定时间范围内目标样本点的海浪波高值;S2、将一定时间范围内目标样本点的所有海浪波高值进行归一化处理,得到有义波高归一化值;S3、设置输入步长与预测步长,并根据所述有义波高归一化值制作样本对,所述样本对包括输入值和输出值;S4、构建循环门控单元核;S5、使用全连接神经网络接收循环门控单元核的输出,得到用于预测的整体模型;S6、构建损失函数;S7、采用所述损失函数对用于预测的整体模型进行迭代计算,得到训练后的整体模型;S8、将目标海域的前序数据带入至训练后的整体模型中,得到波浪长期预报结果。2.根据权利要求1所述的基于循环门控单元核的波浪长期预报方法,其特征在于,S1中:测量目标点的有义波高时,所述有义波高包含一次完整的强非线性非平稳周期;以等时间间隔测量有义波高,所述等时间间隔大于等于15分钟。3.根据权利要求1所述的基于循环门控单元核的波浪长期预报方法,其特征在于,S2中,将数据归一化的公式为:其中,h
i
表示第i个时间步的波高;h
max
表示数据库中波高最大值;h
max
表示数据库中最小波高。4.根据权利要求1所述的基于循环门控单元核的波浪长期预报方法,其特征在于,S4中,所述循环门控单元核包括输入门、输出门和删除门,表达式如下:其中,a
i
为输入门的激活函数,a
f
为输出门的激活函数,a
d
为删除门的激活函数;输入门、输出门和删除门的关系表达式为:c
t
=f
t
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