恭喜国家海洋信息中心宁鹏飞获国家专利权
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龙图腾网恭喜国家海洋信息中心申请的专利一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114966895B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210571935.X，技术领域涉及：G01W1/02；该发明授权一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法是由宁鹏飞;张艳胜;丁峰;王凯悦;耿姗姗;韩璐遥;郑兵设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法，包括：在预设时间段内，每隔m小时获取一次Argo浮标的坐标数据，将所获取到的坐标数据组成坐标数据集；对坐标数据集进行预处理，获得Argo浮标轨迹特征数据；将Argo浮标轨迹特征数据输入至浮标轨迹预测模型中，输出Argo浮标在预设时间段后一天的坐标位置数据；通过该方法可以大大提升对Argo浮标轨迹预测的精度。
本发明授权一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积和决策树的Argo浮标轨迹预测方法，其特征在于，包括：S1、在预设时间段内，每隔m小时获取一次Argo浮标的坐标数据，将所获取到的坐标数据组成坐标数据集；S2、对所述坐标数据集进行预处理，获得Argo浮标轨迹特征数据；S3、将所述Argo浮标轨迹特征数据输入至浮标轨迹预测模型中，输出所述Argo浮标在所述预设时间段后一天的坐标位置数据；所述浮标轨迹预测模型包括SRU深度学习预测模型和决策树模型；所述SRU深度学习预测模型和决策树模型通过加权平均法进行有效结合；所述SRU深度学习预测模型为基于卷积的多层SRU并行优化深度学习预测模型，所对应的优化步骤包括：对维度不等的多个神经网络进行线性转换，将所述维度不等的多个神经网络合并为一个矩阵；通过kernel函数实现所有逐元素相乘；基于序列顺序对所述kernel函数内的循环语句进行处理；通过网格化和并行计算法对所述kernel函数外的循环语句进行并行处理。
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