【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于波浪预报，涉及一种沿海波浪预报方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、波浪是海工结构物、海上运输及作业工具运转时需要考虑的重要安全因素。开展准确高效的波浪预报，不仅有助于海上生产活动的开展，也有助于增强海工结构物、海上运输工具以及人员应对灾害的能力，具有重要的科研价值和社会经济意义。
2、波浪数值预报模型主要有缓坡方程、boussinesq方程、texel marsen和arsolespectrum(tma)谱预报法及能量平衡方程等。除上述波浪预报方法外，机器学习也被应用于波浪预报研究，目前应用于波浪预报的机器学习模型主要分为两类，一类是神经网络模型，该模型模仿人类大脑对于多数据、多特征的处理方式，以人工神经元为单位处理、分析数据，具备解决非线性问题的能力，适用于随机性较强的波浪研究，但神经网络模型具有原理可解释性不强，调参耗时耗力的缺点；另一类是决策树模型，与神经网络模型相比，决策树模型优势在于其建模规则清晰可见，便于理解，训练时间更短，缺点是对异常值过于敏感，泛化能力差。针对波浪预报计算，现有研究成果大都关...
【技术保护点】
1.一种沿海波浪预报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的沿海波浪预报方法，其特征在于，所述波浪预报模型是利用训练集进行训练完成的，所述训练集包括中国近海波浪数据库中的波高数据和CFSR再分析风场数据。
3.根据权利要求1所述的沿海波浪预报方法，其特征在于，所述波浪预报模型包括两层，第一层包括并联连接的多层感知器模型和随机森林模型，第二层包括极端随机树模型；所述第二层的输入数据为所述第一层的输出数据。
4.根据权利要求1所述的沿海波浪预报方法，其特征在于，所述获取待预报区域的气象数据和边界波浪特征数据，包括：
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