一种面向平面海域的海浪预报方法、电子设备、介质

本发明属于应用海洋领域，特别涉及一种面向平面海域的海浪预报方法、电子设备、介质。

背景技术：

1、全球能源需求的增长和传统化石能源的局限性推动了清洁可再生能源的开发，海洋波浪能作为一种高度集中的清洁能源，受到了广泛关注。然而，波浪能的间歇性和不可调度性给能源供应带来了挑战。

2、传统的海浪模型（如stwave、wavewatch iii和swan）虽然能够准确模拟海浪的物理过程，但计算量大，不适用于快速响应场景。近年来，得益于深度学习算法的快速发展和海洋波浪数据的日益丰富，机器学习方法（如支持向量机（svm）、决策树（dt）和人工神经网络（ann））在海浪预测领域的应用已经成为推动波浪能产业化进程的关键技术之一。这些方法通过从历史波浪数据中学习规律，能够对海洋波浪要素进行有效预测，其中神经网络在一众机器学习方法中表现出色。然而，当下的神经网络进行海浪预测方法中，存在以下的局限性：

3、（1）目前的研究多集中于单点预报，较少涉及平面海域的波浪预测，且预报内容多局限于波高，缺少对海上作业同样重要的波周期和波向的预测。

4、（2）现有预报方法较少综合考量时间、空间和通道的多维信息，并且大多数研究的数据空间分辨率较低。

5、因此，亟需提出一种综合考虑了时间、空间、通道多维信息的时空多要素海浪预测方法来实现平面海域的有效波高、有效波周期、波向的高精度一体化预测。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种面向平面海域的海浪预报方法、电子设备、介质。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种面向平面海域的海浪预报方法，所述方法包括：

3、将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息输入至预先训练好的海浪预测模型中，输出平面海域在待预测时间点对应的有效波高、有效波周期、波向；

4、其中，海浪预测模型的训练过程包括：

5、获取待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向；设置步长，通过滑动窗口得到目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；

6、将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息经convlstm层处理后，得到第一中间张量；

7、对第一中间张量进行时空融合，得到第二中间张量；

8、第二中间张量经conv3d层处理后，得到平面海域在目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；

9、以目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向为训练标签，对海浪预测模型迭代训练。

10、第二方面，本发明实施例提供了一种面向平面海域的海浪预报系统，所述系统包括：

11、数据获取模块，用于获取待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向；

12、海浪预测模型训练模块，通过设置步长，通过滑动窗口得到目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息经convlstm层处理后，得到第一中间张量；对第一中间张量进行时空融合，得到第二中间张量；第二中间张量经conv3d层处理后，得到平面海域在目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；以目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向为训练标签，对海浪预测模型迭代训练；

13、海浪预测模块，用于将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息输入至预先训练好的海浪预测模型中，输出平面海域在待预测时间点对应的有效波高、有效波周期、波向。

14、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的面向平面海域的海浪预报方法。

15、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的面向平面海域的海浪预报方法。

16、第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述的面向平面海域的海浪预报方法。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

18、本发明提供了一种面向平面海域的海浪预报方法，将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息经convlstm层、时空融合、conv3d层处理后，得到平面海域在目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；本发明方法通过时空融合综合考虑了时间、空间、通道多维信息的时空多要素信息，实现平面海域的有效波高、有效波周期、波向的高精度一体化预测。

技术特征：

1.一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，获取待预测平面海域的海陆分布信息包括：

3.根据权利要求1所述的一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，海浪预测模型的训练过程包括：

4.根据权利要求1所述的一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，对第一中间张量进行时空融合，得到第二中间张量的过程包括：

5.根据权利要求4所述的一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，对第一中间张量进行编码，生成第一特征、第二特征、第三特征包括：

6.根据权利要求1所述的一种面向平面海域的海浪预报方法，其特征在于，海浪预测模型的训练过程还包括：

7.一种面向平面海域的海浪预报系统，其特征在于，所述系统包括：

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述权利要求1-6任一项所述的面向平面海域的海浪预报方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的面向平面海域的海浪预报方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-6中任一所述的面向平面海域的海浪预报方法。

技术总结本发明公开了一种面向平面海域的海浪预报方法、电子设备、介质，包括：对海浪预测模型进行训练，包括：设置步长，通过滑动窗口得到目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向；将待预测平面海域的历史有效波高、历史有效波周期、历史波向及海陆分布信息经ConvLSTM层处理后，得到第一中间张量；对第一中间张量进行时空融合，得到第二中间张量；第二中间张量经Conv3D层处理后，得到平面海域在目标时间对应的对应的有效波高、有效波周期、波向；以目标时间对应的有效波高、有效波周期、波向为训练标签，对海浪预测模型迭代训练。利用预先训练好的海浪预测模型进行海浪预报。技术研发人员：白晔斐,周桑君,陈俊,周一帆,谢歆哲,支泓欢,魏笑然受保护的技术使用者：浙江大学技术研发日：技术公布日：2024/8/1