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基于Non stationary-CNN-Transformer的海浪有效波高預(yù)測

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摘 要:針對(duì)海浪有效波高序列波動(dòng)性、隨機(jī)性較強(qiáng),難以精確預(yù)測以及模型無法高效挖掘深層特征間關(guān)系的問題,提出一種基于Non stationary-CNN-Transformer模型的海浪有效波高預(yù)測方法。首先,使用平穩(wěn)化模塊減弱海浪時(shí)序數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性;其次,利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取相關(guān)數(shù)據(jù)間的深層特征并構(gòu)建特征向量;最后,使用含有平穩(wěn)性注意力的Transformer描述波高序列的時(shí)間依賴性捕捉到序列之間的全局關(guān)系,通過逆歸一化處理后獲得有效波高預(yù)測結(jié)果。(剩余17340字)

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