本發(fā)明涉及海流預(yù)報(bào)，更具體的說(shuō)是涉及一種次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法。

背景技術(shù)：

1、全球次表層海流的多樣性與差異性特點(diǎn)導(dǎo)致不同海域的海流流速和流向存在著大量的沖突與不一致，其長(zhǎng)期和短期時(shí)空變化和分布也不盡相同，由于次表層海流無(wú)法通過(guò)衛(wèi)星直接觀測(cè)，次表層海流數(shù)據(jù)量的相對(duì)較少，準(zhǔn)確預(yù)報(bào)不同海域的海流流速和流向未來(lái)狀態(tài)面臨諸多挑戰(zhàn)。由于不同海域的海流流速和流向變化隨機(jī)性非常強(qiáng)，非線性和非平穩(wěn)性特征十分明顯。

2、現(xiàn)有的對(duì)不同海域的海流流速和流向預(yù)報(bào)方法分為三種：(1)統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)法：應(yīng)用概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法預(yù)報(bào)未來(lái)不同海域的海流流速和流向變化；(2)數(shù)值模式法：依據(jù)海水運(yùn)動(dòng)方程和熱力方程等一系列偏微分方程描述海水物理狀態(tài)，通過(guò)給定初始條件、邊界條件和外界強(qiáng)迫因子對(duì)方程進(jìn)行求解，從而得出未來(lái)不同海域的海流流速和流向變化；(3)經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)法：根據(jù)不同海域的海流流速和流向自身變動(dòng)的持續(xù)性、周期性、相似性以及與其他要素的相關(guān)性，來(lái)做出定性或定量預(yù)報(bào)。上述三種預(yù)報(bào)方法均存在預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度較低的問(wèn)題。

3、因此，如何提供一種次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法，其可以提高海流數(shù)據(jù)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法，包括以下步驟：

4、獲取次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列vt；其中，vt＝{vt-nδt,...,vt-2δt,vt-δt,vt}；n≥2；vt表示t時(shí)刻的海流數(shù)據(jù)；vt-δt表示t-δt時(shí)刻的海流數(shù)據(jù)；vt-2δt表示t-2δt時(shí)刻的海流數(shù)據(jù)；vt-nδt表示t-nδt時(shí)刻的海流數(shù)據(jù)；海流數(shù)據(jù)包括海流流速大小和海流流向；

5、將所述次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列vt輸入到訓(xùn)練好的海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型，獲得t+δt時(shí)刻的海流數(shù)據(jù)。

6、優(yōu)選的，次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列vt中的各個(gè)海流數(shù)據(jù)均基于以下公式獲得：

7、ρ＝ρ0+a·s+b·t+c·t2+d·s2；

8、

9、其中，ρ表示海流的密度；ρ0表示ρ的特征值；a、b、c、d表示與海流溫度、海流鹽度有關(guān)的常數(shù)；s表示海流鹽度；t表示海流溫度；f表示科氏參數(shù)，其隨緯度φ變化；q表示中間結(jié)果；p(x,y,z)表示在位置(x,y,z)的海流速度矢量，即海流數(shù)據(jù)。

10、優(yōu)選的，海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型包括cnn模塊、第一下采樣模塊、第二下采樣模塊、第三下采樣模塊、第一rrcab模塊、第二rrcab模塊、第三rrcab模塊、第四rrcab模塊、第五rrcab模塊、第六rrcab模塊、第七rrcab模塊、第八rrcab模塊、第九rrcab模塊、第十rrcab模塊、第十一rrcab模塊、第十二rrcab模塊、第一上采樣模塊、第二上采樣模塊、第三上采樣模塊、第四上采樣模塊、第五上采樣模塊、第六上采樣模塊、第一tpnn模塊、第二tpnn模塊、第三tpnn模塊、第四tpnn模塊、第五tpnn模塊、第一局部特征融合模塊、第二局部特征融合模塊和第一卷積層；

11、所述cnn模塊的輸入端即為海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型的輸入端；

12、所述cnn模塊的第二輸出端與所述第一下采樣模塊的輸入端相連；

13、所述cnn模塊的第三輸出端與所述第二下采樣模塊的輸入端相連；

14、所述第二下采樣模塊的輸出端通過(guò)所述第三下采樣模塊分別與所述第一tpnn模塊的輸入端、所述第一局部特征融合模塊的輸入端相連；

15、所述第一下采樣模塊的輸出端與所述第一tpnn模塊的輸出端相加后，再與所述第六rrcab模塊的輸入端相連；

16、所述cnn模塊的第一輸出端與所述第六rrcab模塊的輸出端相加后，再與所述第一rrcab模塊的輸入端相連；

17、所述第一tpnn模塊的輸出端分別與所述第二tpnn模塊的輸入端、所述第一局部特征融合模塊的輸入端相連；

18、所述第六rrcab模塊的輸出端與所述第二tpnn模塊的輸出端相加后，再與所述第七rrcab模塊的輸入端相連；

19、所述第二tpnn模塊的輸出端依次通過(guò)所述第一局部特征融合模塊、所述第十一rrcab模塊、所述第三上采樣模塊和所述第四上采樣模塊后，再分別與所述第三tpnn模塊的輸入端、所述第二局部特征融合模塊的輸入端相連；

20、所述第一rrcab模塊的輸出端與所述第七rrcab模塊的輸出端相加后，再與所述第二rrcab模塊的輸入端相連；

21、所述第七rrcab模塊的輸出端與所述第三tpnn模塊的輸出端相加后，再與所述第八rrcab模塊的輸入端相連；

22、所述第二rrcab模塊的輸出端與所述第八rrcab模塊的輸出端相加后，再與所述第三rrcab模塊的輸入端相連；

23、所述第三tpnn模塊的輸出端分別與所述第四tpnn模塊的輸入端、所述第二局部特征融合模塊的輸入端相連；

24、所述第八rrcab模塊的輸出端與所述第四tpnn模塊的輸出端相加后，再與所述第九rrcab模塊的輸入端相連；

25、所述第三rrcab模塊的輸出端與所述第九rrcab模塊的輸出端相加后，再與所述第四rrcab模塊的輸入端相連；

26、所述第四rrcab模塊的輸出端與所述第五rrcab模塊的輸入端相連；

27、所述第九rrcab模塊的輸出端依次通過(guò)所述第十rrcab模塊、所述第一上采樣模塊與所述第二上采樣模塊的輸入端相連；

28、所述第四tpnn模塊的輸出端依次通過(guò)所述第二局部特征融合模塊、所述第十二rrcab模塊、所述第五上采樣模塊與所述第六上采樣模塊的輸入端相連；

29、所述第五rrcab模塊的輸出端、所述第二上采樣模塊的輸出端與所述第六上采樣模塊的輸出端相加后，再通過(guò)所述第五tpnn模塊與所述第一卷積層的輸入端相連；

30、所述第一卷積層的輸出端即為海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型的輸出端。

31、優(yōu)選的，各個(gè)rrcab模塊結(jié)構(gòu)相同，包括由輸入到輸出依次連接的第一分組卷積模塊、第一relu激活層、第二分組卷積模塊、第二relu激活層、第一1*1卷積層、全局池化層、第二1*1卷積層、第三relu激活層、第三1*1卷積層和sigmoid層；

32、所述第一分組卷積模塊的輸入端即為rrcab模塊的輸入端；

33、所述第一1*1卷積層的輸出端與所述sigmoid層的輸出端相乘后，再與所述第一分組卷積模塊的輸入端相加后，再與所述第一分組卷積模塊的輸入端相連。

34、優(yōu)選的，各個(gè)tpnn模塊結(jié)構(gòu)相同，包括由輸入到輸出依次連接的深度可分離卷積層、逐點(diǎn)卷積層、第一卷積前饋網(wǎng)絡(luò)和第二卷積前饋網(wǎng)絡(luò)；

35、所述深度可分離卷積層的輸入端即為tpnn模塊的輸入端；

36、所述第二卷積前饋網(wǎng)絡(luò)的輸出端即為tpnn模塊的輸出端；

37、所述深度可分離卷積層的輸入端與所述第二卷積前饋網(wǎng)絡(luò)的輸出端相連。

38、優(yōu)選的，所述第一卷積前饋網(wǎng)絡(luò)和第二卷積前饋網(wǎng)絡(luò)采用不同的融合權(quán)重。

39、優(yōu)選的，基于以下步驟獲得訓(xùn)練好的海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型：

40、獲取若干歷史次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列并進(jìn)行預(yù)處理；

41、將預(yù)處理后的歷史次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

42、利用所述訓(xùn)練集對(duì)海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

43、利用所述驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練后的海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行驗(yàn)證；

44、利用所述測(cè)試集對(duì)驗(yàn)證后的海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行測(cè)試，獲得訓(xùn)練好的海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)模型。

45、優(yōu)選的，各個(gè)歷史次表層海流數(shù)據(jù)時(shí)間序列中的各個(gè)海流數(shù)據(jù)基于以下公式獲得：

46、ρ＝ρ0+a·s+b·t+c·t2+d·s2；

47、

48、其中，ρ表示海流的密度；ρ0表示ρ的特征值；a、b、c、d表示與海流溫度、海流鹽度有關(guān)的常數(shù)；s表示海流鹽度；t表示海流溫度；f表示科氏參數(shù)，其隨緯度φ變化；q表示中間結(jié)果；p(x,y,z)表示在位置(x,y,z)的海流速度矢量，即海流數(shù)據(jù)。

49、優(yōu)選的，所述預(yù)處理包括補(bǔ)缺失、去異常和標(biāo)準(zhǔn)化。

50、一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法。

51、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明公開(kāi)提供了一種次表層海流數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)方法，其可以提高海流數(shù)據(jù)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度。