买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：青岛阅海信息服务有限公司;青岛市气象服务中心(青岛市专业气象台)

摘要：本发明涉及预报修正技术领域，具体涉及一种海浪预报智能修正方法，包括以下步骤：在UNet的编码器和解码器的每个层中引入自注意力机制，将每一层改造成一个Transformer块；模型初始化阶段，使用预训练的Transformer模型来初始化UNet中的Transformer块；在每个Transformer块中实施多头自注意力机制；根据输入图像的特征和海浪预报的需求，动态调整每个Transformer块中的注意力权重；模型训练和优化；超参数调整和性能评估，通过调整超参数，并持续评估模型预测性能。本发明在处理复杂的海洋环境图像时能提供更高的预测精度和更细致的特征表现。

主权项：1.一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：架构整合阶段，在UNet的编码器和解码器的每个层中引入自注意力机制，将每一层改造成一个Transformer块，以增强模型对输入数据的理解和处理能力；S2：模型初始化阶段，使用预训练的Transformer模型来初始化UNet中的Transformer块，利用预训练模型的能力加速学习过程并提高预测精度；S3：自注意力机制应用，在每个Transformer块中实施多头自注意力机制，允许网络捕捉输入图像序列中各部分之间的细节关系，强化对图像全局信息和局部特征的理解能力；S4：动态注意力调整机制，根据输入图像的特征和海浪预报的需求，动态调整每个Transformer块中的注意力权重，确保网络优先处理对预测结果贡献最大的图像区域；S5：模型训练和优化，利用带有标签的海浪预报数据集训练模型，选择交叉熵损失和Adam优化器，进行模型的反向传播和参数更新；S6：超参数调整和性能评估，通过调整超参数，并持续评估模型预测性能，以确保高效学习和准确预测海浪；所述S1具体包括：S11：在UNet的每个编码器和解码器层中嵌入一个Transformer块，该Transformer块由多头自注意力层、前馈神经网络层和残差连接组成；S12：对于每个Transformer块，首先通过多头自注意力层处理输入特征图，以并行捕获不同子空间的特征关系；S13：使用残差连接将多头自注意力层的输出与原始输入相加，以增强信息流并防止梯度消失；S14：将残差连接的输出传递至前馈神经网络层，提炼和增强特征表示；S15：在前馈神经网络输出后再次应用残差连接，确保深层网络中信息的有效传递和利用；S16：重复S12-S15，直至UNet的所有编码器和解码器层都经过了Transformer块的增强；所述S2具体包括：S21：选择基于海洋环境数据预训练的Transformer模型，提取预训练模型的参数，包括多头自注意力机制、前馈神经网络和残差连接的权重和偏置；S22：将预训练参数映射到UNet的Transformer块中，对于每个编码器和解码器层的Transformer块，用对应的预训练权重和偏置初始化；S23：在初始化过程中，确保预训练模型的参数结构与UNet中的Transformer块结构相匹配，进行对应调整或转换，以保证模型结构的一致性和功能的完整性；所述S3具体包括：S31：在每个Transformer块中设置多头自注意力层，多头自注意力层由多个并行的注意力机制组成，每个机制专注于输入特征图的不同部分；S32：将输入特征图分解为不同的子集，每个子集对应于一个注意力机制的输入，并行处理多个视角的信息，增强模型的信息捕获能力；S33：对于每个注意力机制，计算查询Q、键K和值V矩阵，各矩阵均通过对应的输入特征图的线性变换得到；S34：在每个注意力机制中，通过计算Q和K的点积来生成注意力得分矩阵，然后应用softmax函数对这些得分进行归一化，从而获得注意力权重，将得到的注意力权重与V矩阵相乘，以产生加权的输出特征，允许模型对每个输入部分的贡献进行动态调整；S35：将所有注意力机制产生的加权输出特征进行合并，形成该Transformer块的最终输出，综合不同视角的信息，增强模型对全局信息和局部特征的理解能力；所述S4具体包括：S41：分析输入图像序列，识别出对海浪预测贡献最大的特征区域，包括海浪的起始点、波峰和波谷特征；S42：在每个Transformer块中，引入一个动态权重调整模块，该动态权重调整模块根据输入图像的特征和海浪预报的具体需求来调整注意力权重，使用基于内容的注意力权重调整策略，其中注意力权重不仅取决于输入特征之间的相对关系，还取决于特征本身与海浪预测任务的相关性；S43：实现一个反馈机制，通过分析前一预测周期的结果与实际观测数据的差异，来优化注意力权重的调整策略，将调整后的注意力权重应用于Transformer块中的多头自注意力机制，确保模型能够集中地处理对预测海浪动态贡献最大的图像区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛阅海信息服务有限公司 青岛市气象服务中心(青岛市专业气象台) 一种海浪预报智能修正方法