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公开(公告)号：CN116245018A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310038861.8
申请日：2023-01-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双变量长短时记忆算法的海浪缺测数据预报方法，其具体步骤为：首先获取浮标数据A，利用机器学习的方法插补连续丢失的浮标数据，利用回归模型的方法插补单个丢失的浮标数据，形成新的浮标数据集B；利用海浪变量关联数据库，在浮标数据集B中找出与预报变量相匹配的变量并构造双变量集V，同时确定各个双变量的训练集和验证集；将各个双变量的训练集数据输入长短时记忆算法中进行训练，得到相应的双变量LSTM模型，最后利用验证集数据对模型结果进行检验，并确定最优预测模型。该方法可以对浮标短期缺测数据进行插补和修正，还可以对长期缺失变量进行预测，有效地提高浮标数据的准确度。
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