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公开(公告)号：CN114003590B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111272320.9
申请日：2021-10-29
IPC: G06F16/215 , G01D21/02
Abstract: 一种海洋浮标表层环境要素数据的质控方法，涉及海洋领域。对数据进行格式整理，将所有观测要素数据选取不同的质控方法，分离出正确数据、未评估数据、可疑数据、错误数据和缺失数据，并对不同类型的判定数据进行数据质量标识。质控方法包括空白值检验、时间检验、位置检验、设备日志检验、阈值检验、Grubbs检验、Dixon检验、峰度检验、三倍标准差检验、梯度检验、僵值检验、可视化检验等。针对海洋浮标表层环境要素数据建立一套标准化的数据质量控制方法，能对海洋浮标数据进行有效质控，并且形成一份质控后与原数据对应的数据标识，流程清晰、易用、可扩展性强，可为社会发展、海洋经济建设、防灾减灾、应急管理、国防安全等服务。
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公开(公告)号：CN119959892A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411963696.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S7/40 , G01S7/41 , G06F18/241 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于电波与海洋特征的地波雷达多维度数据质量控制和评估系统，包括：获取经过预处理得到的不同类型的地波雷达海洋环境数据，对不同类型的数据采用不同的质控方法和流程进行检验，分离出带有质量标识的质控后数据，质控方法包括格式检验、时间范围检验、位置检验、雷达有效观测范围检验、阈值检验、几何精度因子检验、中值滤波检验、莱茵达检验、梯度检验、关联性检验和可视化检验；针对地波雷达海洋环境数据平面分布的变精度特征，对不同类型的数据选择不同的评估方法进行质量评估，得到对应的评估结论。本发明综合考虑地波雷达海洋环境数据同时具有电波和海洋双重特征，建立了针对地波雷达数据的精细化质量控制和评估方案。
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公开(公告)号：CN114692999A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210447842.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于集成学习的海水表层温度预测方法，涉及海水表层温度预测。将海表温度历史数据作为训练验证数据集作高斯归一化处理；按时间先后顺序将训练验证数据集在时间上的前一半数据作为留存训练验证子集一，后一半数据作为留存训练验证子集二；分别划分训练集和验证集；选取MLP、LSTM、CNN和CNNLSTM作为初级模型，在留存训练验证子集一上进行每个初级模型的训练和验证，保存通过验证的四个初级模型；选取ConvLSTM作为次级模型，分别加载保存的四个初级模型，在留存训练验证子集二上预测，以预测值作为次级模型的训练输入样本，训练和验证次级模型；用通过验证的次级模型进行海表温度新数据预测。提高预测能力和精度。
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公开(公告)号：CN109460874B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201811380116.7
申请日：2018-11-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度学习的有义波高预测方法，涉及海洋波高预测领域，首先利用待预测位置有义波高历史数据和粒子群算法(Particle Swam Optimization,PSO)确定深度学习模型条件受限玻尔兹曼机‑深度置信网络(Conditional Restricted Boltzmann Machine‑Deep Belief Network,CRBM‑DBN)的关键结构参数，然后以高斯归一化处理后的有义波高历史数据进行模型的预训练，使用预训练得到的模型的权重和偏置作为初始值，结合后向传播(Backward Propagation,BP)网络对模型进行反向调优，优化确定模型，最后以此模型进行有义波高的预测。本发明能够有效提高有义波高的短期预测精度，对海洋工程应用，尤其对海洋结构物和船舶设计等意义重大。
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