一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及治理预警技术领域，具体地公开了一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法及系统，建立海洋环境监测关系数据库，并分为训练集和测试集；对监测参数和预测参数的历史数据进行数据预处理；确定海洋环境参数动态预测模型的阶数，并获取海洋环境参数动态预测模型；将监测参数输入到海洋环境参数动态预测模型中，采用多步预测方法，获得预测参数；基于预测参数，对海洋环境进行预警，并基于预警结果，生成海洋环境预警警告信号；本发明专利技术能够更准确地反映出不同环境条件下预测误差的变化规律，从而使预警系统能够更加精准地判断海洋环境参数的异常情况，减少因环境因素导致的误判和漏判，提高了海洋环境治理预警的可靠性和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及治理预警，具体涉及一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法及系统。

技术介绍

1、在当今时代，海洋对于全球生态平衡以及人类社会的可持续发展有着举足轻重的作用。海洋不仅是丰富资源的宝库，为人类提供了渔业、油气等重要资源，更是气候调节的关键因素，深刻影响着全球的气候和生态环境。然而，随着工业化进程的加速、海上贸易的日益频繁以及海洋资源的过度开发，海洋环境正面临着前所未有的挑战。海洋污染、生态系统破坏、海洋灾害频发等问题不断涌现，严重威胁着海洋生态的健康和人类的福祉。

2、在这样的背景下，海洋环境监测与预警技术显得尤为重要。精准的预警能够为海洋环境保护和治理提供及时有效的信息支持，有助于提前采取应对措施，降低海洋环境问题带来的负面影响。但是，目前的海洋环境预警方法存在诸多短板。一方面，现有的预警模型在面对复杂多变的海洋环境参数时，难以准确捕捉其动态变化趋势。海洋环境受到多种因素的综合影响，包括洋流、潮汐、气候变化等，这些因素相互交织，使得海洋环境参数呈现出高度复杂的动态变化特性。而传统方法由于缺乏对这些复杂因素的全面考量和有效建模，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，预测误差阈值的获取过程为：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，初始预测误差阈值的获取过程为：

4.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，预测误差波动值的获取过程为：

5.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，基于每个滑动窗口时段内误差分布特性，将滑动窗口时段...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，预测误差阈值的获取过程为：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，初始预测误差阈值的获取过程为：

4.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，预测误差波动值的获取过程为：

5.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的海洋环境的治理预警方法,其特征在于，基于每个滑动窗口时段内误差分布特性，将滑动窗口时段划分为高误差窗口、低误差窗口和波动窗口，具体过程为：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩吉光，李银塔，魏建，欧阳振宇，张建明，
申请(专利权)人：山东众思创环境工程有限公司，
类型：发明
国别省市：