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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明公开了一种目标海域的海流能预测方法及系统，方法包括：根据获取到的目标海域的水下图像，得到待优化运动轨迹数据；根据所述待优化运动轨迹数据和所述目标海域的海面仿真数据构建目标海域的海流运动轨迹模型；基于大数据分析技术对所述目标海域的历史海流能样本数据进行分析，以对应的分析结果对所述海流运动轨迹模型进行深度学习训练，得到海流能预测模型；在实时预测过程中，以所述海流能预测模型对所述目标海域的海流能进行预测。本发明根据海风扰动下的运动轨迹偏差对模型进行优化，提升了海水运动模型的准确性和稳定性，对水下分层运动状态进行模拟，提高了海流能预测的准确性。
主权项：1.一种目标海域的海流能预测方法，其特征在于，包括：根据获取到的目标海域的水下动态样本图像，得到海流的第一运动轨迹数据；对所述目标海域不同时段的水下声纳样本图像进行特征提取，得到各个分时静态运动特征，并基于各个所述分时静态运动特征还原海流的第二运动轨迹数据；将所述第一运动轨迹数据和所述第二运动轨迹数据进行合并，得到待优化运动轨迹数据；根据所述待优化运动轨迹数据和所述目标海域的海面仿真数据构建目标海域的海流运动轨迹模型，其中，所述海流运动轨迹模型被设计为根据施加的海面风力模拟扰动所引起的响应结果实现对模型自身的修正；基于大数据分析技术对所述目标海域的历史海流能样本数据进行分析，以对应的分析结果对所述海流运动轨迹模型进行深度学习训练，得到海流能预测模型；在实时预测过程中，以所述海流能预测模型对所述目标海域的海流能进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 一种目标海域的海流能预测方法及系统
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