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申请/专利权人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院
申请日：2023-10-18
公开（公告）日：2024-02-02
公开（公告）号：CN117113854B
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/0442;G06F111/10
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.02.02#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开
摘要：本发明涉及咸潮预报技术领域，尤其涉及一种基于ConvLSTM和三维数值模拟的咸潮预报方法。所述方法包括以下步骤：获取咸潮风场数据进行历史整编分析，以得到咸潮整编历史风场集；构建三维咸潮数值模型并进行模型调整验证处理，以得到三维咸潮数值优化模型；获取三维咸潮数值优化模型参数数据并进行河床糙率提取计算和逐时面插值处理，得到咸潮河床糙率场数据集；通过ConvLSTM进行深度学习预测分析，并根据预测结果和目标预报时段的潮汐预报外海潮位成果数据利用三维咸潮数值优化模型进行三维咸潮数值模拟，得到三维咸潮预测场数据集；根据三维咸潮预测场数据集以执行相应的咸潮预报工作。本发明能够实现高精度、实时的咸潮预报。
主权项：1.一种基于ConvLSTM和三维数值模拟的咸潮预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取咸潮风场数据，对咸潮风场数据进行历史整编分析，以得到咸潮整编历史风场集；步骤S2：获取咸潮水文数据和咸潮地形数据，利用咸潮风场数据、咸潮水文数据和咸潮地形数据进行咸潮模拟以构建三维咸潮数值模型；对三维咸潮数值模型进行调整验证，以得到三维咸潮数值优化模型；步骤S3：获取咸潮水文组合参数数据，并对咸潮水文组合参数数据进行河床糙率提取计算，得到各咸潮水文组合河床糙率场；对各咸潮水文组合河床糙率场进行逐时面插值处理，以得到咸潮河床糙率场数据集；步骤S4：通过ConvLSTM对咸潮整编历史风场集和咸潮河床糙率场数据集进行深度学习预测分析，得到咸潮目标时段风场数据集和咸潮目标时段糙率场数据集；步骤S5：获取目标预报时段的潮汐预报外海潮位成果数据，利用三维咸潮数值优化模型对咸潮目标时段风场数据集、咸潮目标时段糙率场数据集以及目标预报时段的潮汐预报外海潮位成果数据进行三维咸潮数值模拟，以得到三维咸潮预测场数据集；根据三维咸潮预测场数据集以执行相应的咸潮预报工作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于ConvLSTM和三维数值模拟的咸潮预报方法
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