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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种基于CNN‑RNN神经网络的海洋温度数据集补全方法，可解决目前海洋温度数据集个别点位温度信息缺失、个别日期温度信息缺失的问题，兼顾三维海域热力效应、全球气候周期性变化，确保数据在时间、空间上的完整性，提高数据利用率。包括下列步骤：数据标准化处理对海洋温度数据的时间、空间进行统一编码，形成同时存储时空信息与温度信息的数据格式；空间数据补全对存储某日温度信息的nc文件中的个别空间点温度进行补全；时间数据补全对缺失存储某日温度信息的nc文件中的完整信息进行补全，从而得到完整时空序列。
主权项：1.一种基于CNN-RNN神经网络的海洋温度数据集补全方法，其特征在于，包括数据标准化处理、空间数据补全、时间数据补全三个部分，数据标准化处理对海洋温度数据进行时空编码，依据数据缺失程度进行张量分类；空间数据补全对存储某日温度信息的nc文件中的个别空间点温度进行补全；时间数据补全对缺失存储某日温度信息的nc文件中的完整信息进行补全。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于CNN-RNN神经网络的海洋温度数据集补全方法
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