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基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法

摘要

本发明提供了基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法,属于北极海冰面积预测技术领域,该基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法包括以下步骤:S1,数据准备及预处理:获得t日之前的t‑3、t‑2、和t‑1的N个变量的观测数据,并对N个变量的观测数据进行归一化处理,将处理后的N个变量的观测数据通过时间滑窗进行时间步的拼接,生成序列数据样本集;通过将LSTM模型与CNN模型或者Attention模型结合使用的策略,使得CNN+LSTM网络模型和LSTM+Attention网络模型具备了提取高维特征能力,及筛选出部分重要信息并赋以较大权重的能力,解决了易出现序列信息丢失,难以刻画数据间结构的问题,进而提高了模型预测的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN112836800A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 自然资源部第一海洋研究所;

    申请/专利号CN202110148400.7

  • 发明设计人 杨俊钢;尹鹏;王常颖;

    申请日2021-02-03

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101);

  • 代理机构42258 武汉聚信汇智知识产权代理有限公司;

  • 代理人郝雅娟

  • 地址 266061 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号

  • 入库时间 2023-06-19 11:05:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-15

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06N 3/04 专利申请号:2021101484007 申请公布日:20210525

    发明专利申请公布后的撤回

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