本发明专利技术实施例提供了一种海域盐度数据预测方法、装置、电子设备和介质，所述方法包括：获取基于时间序列的氯离子浓度数据和溶液密度数据，对这些数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量，调整氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量的数组形状，并进行轴合并操作和归一化操作，得到目标氯离子浓度序列数据和目标溶液密度序列数据，将这些数据输入盐度预测模型，得到盐度预测数据。该方法能够提供准确的盐度预测结果，这有助于用户了解水体的盐度状况，及时发现潜在的盐度问题，做出相应的决策。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及盐度预测，特别是涉及一种海域盐度数据预测方法、一种海域盐度数据预测装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
技术介绍
1、海域盐度数据是海洋信息
重要的一环，其作为海洋监测最基础的环境信息之一，应用于海洋气象、物理、生物学研究，海洋基础设施建设与维养、现代海防等诸多重要领域，统计和预测未来的盐度数据情况具有重要意义。
2、海洋环境复杂多变，造成以下影响：
3、1、长周期监测中，常规数据储存介质容易受海浪起伏造成的摇晃、震动碰撞等影响，出现数据丢失。
4、2、特定海域盐度数据易受海洋盐度环流、季风、日照等因素影响，在统计周期以年、月、日、小时甚至分秒等单位的情况下，以时间序列输出的盐度数据都展示出明显时序性和周期性。且海洋盐度数据监测有时间周期特别长，数据统计时长可能达到数十年，盐度数据的周期性特征在数据处理时不可忽略。
5、因此，对海域盐度数据进行预测是非常重要的，但目前常用的预测方法为回归分析并进行专家综合评估。这种方式能一定程度反映出变量之间的关系和影响强度，以及数据的时间变化趋势，但在周期性预测准确度上往往有较强的局限性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种海域盐度数据预测方法和相应的一种海域盐度数据预测装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
2、本专利技术实施例公开了一种海域盐度数据预测方法，所述方法包括：
3、采集基于时间序列的氯离子浓度数据和溶液密度数据；
4、对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量；
5、调整所述氯离子浓度数据模态函数、所述氯离子浓度数据剩余分量、所述溶液密度数据模态函数、所述溶液密度数据剩余分量的数组形状，并进行轴合并操作和归一化操作，得到目标氯离子浓度序列数据和目标溶液密度序列数据；
6、将所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标溶液密度序列数据输入盐度预测模型，得到盐度预测数据。
7、可选地，对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量的步骤，包括：
8、对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行初步分解，得到氯离子浓度数据初始模态函数、氯离子浓度数据初始剩余分量、溶液密度数据初始模态函数、溶液密度数据初始剩余分量；
9、分别计算所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据的hilbert变换；
10、分别计算所述氯离子浓度数据初始模态函数和所述溶液密度数据初始模态函数的辅助序列；
11、采用所述氯离子浓度数据的hilbert变换和所述氯离子浓度数据初始模态函数的辅助序列更新所述氯离子浓度数据初始模态函数和所述氯离子浓度数据初始剩余分量，得到所述氯离子浓度数据模态函数和氯离子浓度数据剩余分量；
12、采用所述溶液密度数据的hilbert变换和所述溶液密度数据初始模态函数的辅助序列更新所述溶液密度数据初始模态函数和所述溶液密度数据初始剩余分量，得到所述溶液密度数据模态函数和所述溶液密度数据剩余分量。
13、可选地，调整所述氯离子浓度数据模态函数、所述氯离子浓度数据剩余分量、所述溶液密度数据模态函数、所述溶液密度数据剩余分量的数组形状，并进行轴合并操作和归一化操作，得到目标氯离子浓度序列数据和目标溶液密度序列数据的步骤，包括：
14、重置所述氯离子浓度数据模态函数的数组形状的轴顺序，并重置所述溶液密度数据模态函数的数组形状的轴顺序；
15、将所述氯离子浓度数据剩余分量的数组形状调整为与所述氯离子浓度数据模态函数的数组形状具有相同数量的轴和相同的轴顺序，并将所述溶液密度数据剩余分量的数组形状调整为与所述溶液密度数据模态函数的数组形状具有相同数量的轴和相同的轴顺序；
16、对数组形状经过调整的氯离子浓度数据模态函数和氯离子浓度数据剩余分量执行对应轴合并操作和最大最小值归一化操作，得到所述目标氯离子浓度序列数据；
17、对数组形状经过调整的溶液密度数据模态函数和溶液密度数据剩余分量执行对应轴合并操作和最大最小值归一化操作，得到所述目标溶液密度序列数据。
18、可选地，所述盐度预测模型包括共享层以及特定任务层；将所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标溶液密度序列数据输入盐度预测模型，得到盐度预测数据的步骤，包括：
19、所述共享层接收所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标溶液密度序列数据；
20、采用共享参数对所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标溶液密度序列数据进行处理得到共享特征信息并对所述共享特征信息进行前向传播；
21、所述特定任务层分别采用特定任务参数对所述共享特征信息进行处理，得到所述盐度预测数据。
22、可选地，所述盐度预测模型的生成，包括：
23、采集基于时间序列的氯离子浓度数据和溶液密度数据，以及所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据对应的盐度实测数据；
24、将所述氯离子浓度数据、所述溶液密度数据和所述盐度实测数据分割为训练集和测试集；
25、分别对所述训练集和所述测试集进行变分模态分解、数组形状调整、轴合并操作和归一化操作，得到目标训练集和目标测试集；
26、构建多任务lstm模型；
27、采用所述训练集对所述多任务lstm模型进行训练，并采用所述测试集进行测试，得到所述盐度预测模型。
28、可选地，所述方法还包括：
29、采用所述训练集对所述多任务lstm模型进行训练，得到初始盐度预测模型；
30、根据均方差误差函数计算所述初始盐度预测模型的预测值和所述盐度实测数据的误差；
31、若所述误差不满足预设阈值条件，则根据所述误差更新所述共享层的共享参数和所述特定任务层的特定任务参数。
32、可选地，所述方法还包括：
33、根据所述盐度预测数据和预设预警规则，判断所述盐度预测数据是否超出预警范围；
34、若所述盐度预测数据超出预警范围，发出报警。
35、本专利技术实施例还公开了一种海域盐度数据预测装置，所述装置包括：
36、第一采集模块，用于获取基于时间序列的氯离子浓度数据和溶液密度数据；
37、变分模态分解模块，用于对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量；
38、调整模块，用于调整所述氯离子浓度数据模态函数、所述氯离子浓度数据剩余分量、所述溶液密度数据模态函数、所述溶液密度数据剩本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种海域盐度数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整所述氯离子浓度数据模态函数、所述氯离子浓度数据剩余分量、所述溶液密度数据模态函数、所述溶液密度数据剩余分量的数组形状，并进行轴合并操作和归一化操作，得到目标氯离子浓度序列数据和目标溶液密度序列数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述盐度预测模型包括共享层以及特定任务层；将所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标溶液密度序列数据输入盐度预测模型，得到盐度预测数据的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述盐度预测模型的生成，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种海域盐度数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
10.一个或多个计算机可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的海域盐度数据预测方法。
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【技术特征摘要】
1.一种海域盐度数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述氯离子浓度数据和所述溶液密度数据分别进行变分模态分解，得到氯离子浓度数据模态函数、氯离子浓度数据剩余分量、溶液密度数据模态函数、溶液密度数据剩余分量的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调整所述氯离子浓度数据模态函数、所述氯离子浓度数据剩余分量、所述溶液密度数据模态函数、所述溶液密度数据剩余分量的数组形状，并进行轴合并操作和归一化操作，得到目标氯离子浓度序列数据和目标溶液密度序列数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述盐度预测模型包括共享层以及特定任务层；将所述目标氯离子浓度序列数据和所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨帅，应宗权，李嘉民，朱海威，丁平祥，刘梅梅，赵娟，
申请(专利权)人：中交四航工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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