用于深远海智能养殖平台的波高预测系统和方法技术方案

本申请公开了一种用于深远海智能养殖平台的波高预测系统和方法，该方法包括以下步骤：获取多源海洋环境数据，进行处理生成高分辨率网格化数据；执行时空特征提取，构建关联网络，应用非线性流形学习算法降维，生成低维度高信息量特征数据集；提取波浪场动态特征，重构高分辨率波浪场，执行多尺度融合和数据同化，生成完整波浪场数据集；构建多尺度计算网格，执行自适应模型选择，实现模型耦合，执行并行计算和多尺度耦合模拟；基于模拟结果执行概率预测和不确定性量化，进行结果可视化和影响分析。本申请提高了波高预测的精度和效率，为深远海养殖平台提供可靠的决策支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及波高仿真预测，尤其是用于深远海智能养殖平台的波高预测系统和方法。

技术介绍

1、在深远海智能养殖平台的运营中，准确的波高预测对于保障设施安全、优化生产管理和提高经济效益具有至关重要的意义。随着全球海洋经济的快速发展和近海养殖资源的日益匮乏，深远海养殖正成为水产业可持续发展的重要方向。然而，深远海环境复杂多变，极端天气事件频发，对养殖平台的安全和生产构成严峻挑战。精确的波高预测不仅能够为平台的日常运营提供决策支持，如优化饲料投放时间、调整设备配置等，还能在极端天气来临前及时预警，为应急响应和防灾减灾提供关键信息。此外，高质量的波高预测还能够指导平台的长期规划和设计优化，提高整体抗风浪能力，从而降低运营风险，提升投资回报率。

2、当前，深远海波高预测研究主要集中在数值模拟、统计分析和机器学习等方法上。传统的数值模拟方法，如swan（simulating waves nearshore）模型和wavewatch iii模型，通过求解波浪谱的动力学方程来预测波高。这些模型在大尺度海洋环境模拟中表现良好，但在处理复杂地形和局部强非线性过程时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤S1具体为：

3.如权利要求2所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤S2具体为：

4.如权利要求3所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤S3具体为：

5.如权利要求4所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤S4具体为：

6.如权利要求4所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤S5中，基于耦合模拟结果数据...

【技术特征摘要】

1.用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤s1具体为：

3.如权利要求2所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤s2具体为：

4.如权利要求3所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤s3具体为：

5.如权利要求4所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其特征在于，步骤s4具体为：

6.如权利要求4所述的用于深远海智能养殖平台的波高预测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙忠滨，殷成团，陈婷，谌诚，章卫胜，王金华，熊梦婕，高正荣，张金善，俞雷，张宏瑞，张秋雨，盛晓强，姚洪斌，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：