公开(公告)号：CN116467933A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310279148.2

申请日：2023-03-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 谢燕双 ,  陈林璐 ,  商少平 ,  贺志刚 ,  魏国妹

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06F113/08 ,  G06F111/10 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的风暴潮增水预测方法及系统，其中该方法包括：获取风暴潮数据集，风暴潮数据集包括多场台风风暴潮数据文件，每场台风风暴潮数据文件包括每个时刻对应的台风信息和风暴潮增水信息；对每个时刻对应的台风信息和风暴潮增水信息进行数据预处理，以得到预处理后的风暴潮数据集；获取当前时刻和所需提前预报时刻，并将当前时刻到所需提前预报时刻中的每个时刻对应的台风信息和所需提前预报时刻的风暴潮增水信息作为一个时序列，以便构造时序列数据集；构建风暴潮增水预测模型，并将时序列数据集输入到风暴潮增水预测模型进行训练，以便采用训练好的风暴潮增水预测模型进行风暴潮增水预测，从而使得预测效率高且预测期长。