南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)王锦获国家专利权
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！
龙图腾网获悉南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)申请的专利一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116595442B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310675335.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法是由王锦;董昌明设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法，其步骤具体为：获取浮标信息，包括浮标位置信息和浮标数据；对浮标数据进行预处理；根据浮标位置信息利用k‑means聚类分析算法对浮标进行分类，基于已分类的预处理的浮标数据，确定训练集和验证集；基于训练集和验证集，利用改进的LSTM方法，构建缺测数据预报模型；通过两点间距离公式确定最优浮标，将最优浮标的数据带入缺测数据预报模型，得到缺测数据预报结果；利用RMSE和MAPE进行检验缺测数据预报结果。本发明通过人工智能预报方法有效挖掘并自主分析数据的变化规律，通过训练学习获得一系列复杂、非线性的海洋特征，实现海浪缺测数据的预报。
本发明授权一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的海浪缺测数据预报方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取浮标信息，所述浮标信息包括浮标位置信息和浮标数据； 对所述浮标数据进行预处理； 根据浮标位置信息利用k-means聚类分析算法对浮标进行分类，生成已分类的预处理的浮标数据，基于已分类的预处理的浮标数据，确定训练集和验证集； 基于所述训练集和所述验证集，利用改进的LSTM神经网络，构建缺测数据预报模型；所述改进的LSTM神经网络包括： 输入层，向改进的LSTM神经网络输入训练集； 扩充层，利用扩充模型对训练集进行扩充； 筛选层，利用相关度模型对扩充层中训练集的数据进行筛选，剔除相关度小于α的浮标数据； LSTM层，用于学习筛选层训练集的数据特征关系； 输出层，用于输出海浪缺测预测值； 通过两点间距离公式确定最优浮标，将最优浮标的数据带入所述缺测数据预报模型，得到缺测数据预报结果； 利用RMSE和MAPE进行检验缺测数据预报结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)，其通讯地址为：519085 广东省珠海市高新区金唐路1号港湾1号科创园13栋2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号