一种多策略雪消融优化的波高预测方法技术

本发明专利技术提供了一种多策略雪消融优化的波高预测方法，属于海洋工程领域。本发明专利技术波高预测方法包括海况数据预处理、采用CNN模型对海况数据进行特征提取、模型训练、参数优化和评估模型共五个步骤。本发明专利技术方法综合利用多策略消融雪优化算法、卷积神经网络、双向门控循环单元和多头注意力机制，实现了对海况数据的高效处理和精准预测；多策略消融雪优化算法的引入增加了种群的多样性，避免模型陷入局部最优，提高了算法的鲁棒性；CNN和双向GRU的结合，使得模型在处理高维、非线性和时间序列数据方面表现优异；注意力机制的应用，能够突出重要信息，对特征进行加权处理，进一步提升模型的预测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种多策略雪消融优化的波高预测方法，适用于海洋工程。

技术介绍

1、海洋工程领域中，准确的波高预测对于海上作业的安全性和效率至关重要。波高预测可以帮助规划海上运输、施工和各种海洋活动，降低风险并提高作业效率。近年来，随着人工智能和深度学习技术的发展，基于数据驱动的方法在波高预测中展现出了广阔的应用前景。这些方法尝试利用历史数据和各种算法来提高预测的准确性。

2、尽管基于数据驱动的方法在波高预测中取得了一定的进展，但现有方法在处理多维度、非线性的海况数据时，仍存在预测精度不足的问题。这可能是由于海况数据的复杂性，包括高维、非线性特征以及时间序列的动态变化。单一的优化策略和模型可能难以充分捕捉数据中的所有相关特征和模式，导致预测结果的准确性和鲁棒性不足。特别是在复杂的海洋环境中，需要更先进的方法来提高预测的可靠性。

3、现有方法可能过于依赖传统的统计或机器学习技术，这些技术可能无法有效处理大规模、高维度的数据集，或者难以捕捉数据中的深层次特征。在波高预测中，可能缺乏对时间序列数据中长期依赖关系的捕捉，导致预测模型无法准确反本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于，包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于：所述CNN模型参数包括卷积层中卷积核数量为64、大小为2×2；激活函数为ReLU函数；池化层的大小为1×1。

3.根据权利要求1所述的一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于：所述双向GRU模型参数包括GRU参数、ATTENTION参数、序列长度、批量大小和迭代次数；所述GRU参数包括隐藏层单元数和GRU层的数量；所述ATTENTION参数包括注意力头数和注意力维度。

4.根据权利要求1所述的一种多策略雪消融...

【技术特征摘要】

1.一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于，包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于：所述cnn模型参数包括卷积层中卷积核数量为64、大小为2×2；激活函数为relu函数；池化层的大小为1×1。

3.根据权利要求1所述的一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于：所述双向gru模型参数包括gru参数、attention参数、序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈文耿，赵一鸣，林美鸿，王雪刚，左华楠，
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：