本發(fā)明涉及海洋探測，更具體的說是涉及一種基于2d-geoformer的海浪有效波高智能預(yù)測與誤差校正方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、海浪有效波高(swh)構(gòu)成了海洋表面動力學(xué)的一個重要方面，它概括了前三分之一大波波高的平均峰值。這一指標(biāo)具有重大意義，是眾多海事、研究和娛樂活動的安全和運營規(guī)劃的基礎(chǔ)。準(zhǔn)確的swh預(yù)報對西北太平洋地區(qū)尤為重要，因為該地區(qū)海事經(jīng)濟(jì)活動繁忙，熱帶氣旋的存在引入了相當(dāng)大的變異性，使得可靠的預(yù)測成為一項復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。準(zhǔn)確預(yù)測swh不僅對保障海上航行至關(guān)重要，還有助于推進(jìn)科學(xué)知識和增強(qiáng)海洋休閑活動的享受。然而，由于影響波浪生成、增長和消散的各種因素之間存在動態(tài)相互作用，因此實現(xiàn)精確預(yù)報本質(zhì)上是困難的。這些因素包括一系列動力、物理和環(huán)境條件，凸顯了為提高swh預(yù)測準(zhǔn)確性所涉及的重大科學(xué)努力。

2、在swh預(yù)報領(lǐng)域，主要有兩種方法被廣泛認(rèn)可。第一種是基于物理動力學(xué)原理，利用波浪數(shù)值模型通過計算解析基礎(chǔ)波動方程來精細(xì)模擬海洋波浪的產(chǎn)生、運動和消散，這些模型結(jié)合了一系列物理過程，如波浪生成、譜分布、傳播、非線性波間相互作用、消散機(jī)制以及折射和衍射效應(yīng)。其中著名的數(shù)值模型包括wave?watch?iii(ww3)、近岸波浪模擬(swan)系統(tǒng)和masum模型。各種研究證實，這些模型在預(yù)測swh方面都表現(xiàn)出了卓越的效能。目前，操作性的波浪預(yù)報系統(tǒng)主要依靠這些先進(jìn)的數(shù)值波浪模型來提供準(zhǔn)確的swh預(yù)報。

3、預(yù)報swh的另一種方法為數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法，可以大致分為點預(yù)報和時空預(yù)報。點預(yù)報深入研究swh序列中的譜特征、上下文和時間依賴性，以實現(xiàn)連續(xù)時間序列預(yù)報。這一類別包括各種方法，如小波分析、粒子群優(yōu)化(pso)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(elm)方法、貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化、彈性網(wǎng)絡(luò)方法、奇異值分解(svd)和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(emd)。點預(yù)報的擴(kuò)展版本不僅分析swh的時間演變，還整合了影響因素，如風(fēng)速、風(fēng)向、持續(xù)時間、風(fēng)區(qū)、海平面氣壓和氣溫。這一領(lǐng)域的技術(shù)包括長短期記憶(lstm)網(wǎng)絡(luò)、分層機(jī)器學(xué)習(xí)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)、多重加性回歸樹(mart)、小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型(wnn)以及剪枝徑向基函數(shù)(gap-rbf)網(wǎng)絡(luò)。

4、時空預(yù)報則更進(jìn)一步，其考慮了swh的時間演變和空間相關(guān)性以及影響氣象因素的時空動態(tài)。這種方法將預(yù)報范圍擴(kuò)大到整個區(qū)域，例如卷積lstm網(wǎng)絡(luò)和基于多元3層lstm的方法，它們?yōu)閟wh提供了更加綜合和區(qū)域性的預(yù)報。這些復(fù)雜的技術(shù)旨在捕捉波浪動態(tài)在時間和空間上的復(fù)雜性，以提高海事預(yù)測的準(zhǔn)確性。

5、數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法的進(jìn)步使swh預(yù)報取得了實質(zhì)性的進(jìn)展。然而，它們尚未達(dá)到與數(shù)值波浪模型相當(dāng)?shù)念A(yù)測準(zhǔn)確性。這一差距歸因于傳統(tǒng)方法對長期觀測數(shù)據(jù)的依賴，往往忽視了可以顯著提高swh預(yù)測能力的數(shù)值波浪建模的發(fā)展。雖然數(shù)值模型提供了更高的準(zhǔn)確性，但其性能取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、模型分辨率和物理過程的精確表示，這些因素的任何不準(zhǔn)確性都可能嚴(yán)重影響預(yù)報結(jié)果。

6、盡管存在這些缺點，但數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法仍在揭示數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜相關(guān)性方面表現(xiàn)出色，而且數(shù)值模型能夠熟練捕捉swh的物理動態(tài)。因此，如何將數(shù)值波浪模型的精確性與數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法的分析能力相結(jié)合，提高swh預(yù)測的準(zhǔn)確性，糾正數(shù)值預(yù)測中的固有誤差是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于2d-geoformer的海浪有效波高智能預(yù)測與誤差校正方法及系統(tǒng)，解決了背景技術(shù)存在的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于2d-geoformer的海浪有效波高智能預(yù)測與誤差校正方法，包括以下步驟：

4、采集原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

5、構(gòu)建2d-geoformer深度學(xué)習(xí)模型，并以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為輸入、以預(yù)測誤差為輸出進(jìn)行模型訓(xùn)練，直至損失函數(shù)收斂，得到誤差診斷模型；

6、利用誤差診斷模型識別海浪有效波高預(yù)測的估計偏差，從原始預(yù)測的海浪有效波高中減去估計偏差，得到校正后的海浪有效波高。

7、可選的，原始數(shù)據(jù)來源于海洋預(yù)測系統(tǒng)的海浪有效波高預(yù)測值，所述海洋預(yù)測系統(tǒng)基于表面波-潮汐-環(huán)流耦合海洋模型設(shè)計。

8、可選的，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，具體包括以下步驟：

9、對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)清洗、歸一化和特征處理，得到原始數(shù)據(jù)集；

10、獲取各個原始數(shù)據(jù)的坐標(biāo)，以該坐標(biāo)為依據(jù)，提取與原始數(shù)據(jù)的坐標(biāo)相對應(yīng)的海平面氣壓矩陣、有效波高矩陣。

11、可選的，2d-geoformer深度學(xué)習(xí)模型基于編碼器-解碼器框架構(gòu)建，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、編碼器、解碼器以及輸出層；

12、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊位于編碼器和解碼器堆棧的基礎(chǔ)部分，用于接收輸入的海浪有效波高預(yù)測值并進(jìn)行補(bǔ)丁嵌入；

13、編碼器，用于通過時空注意力機(jī)制將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征圖，建立多變量數(shù)據(jù)點之間復(fù)雜的時空聯(lián)系；

14、解碼器，基于數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和編碼器的輸出進(jìn)行分析，產(chǎn)生最終的輸出字段；

15、輸出層，用于將解碼器的輸出字段以與輸入數(shù)據(jù)相同的空間分辨率進(jìn)行輸出。

16、可選的，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中的具體操作如下：

17、接收原始預(yù)測的海浪有效波高，將每組輸入數(shù)據(jù)劃分為n個固定大小的非重疊補(bǔ)??；

18、通過可學(xué)習(xí)的線性層，將分解的非重疊補(bǔ)丁轉(zhuǎn)換為特定維度的補(bǔ)丁嵌入；

19、將空間位置嵌入和時間嵌入整合到補(bǔ)丁嵌入中，以維護(hù)每個補(bǔ)丁的時空背景。

20、可選的，編碼器由四個相同的編碼塊組成，每個編碼塊包括兩個不同的子層；

21、第一個子層是多頭時空注意力層，用于通過縮放點積注意力評分函數(shù)評估跨時空維度的依賴關(guān)系，生成特征矩陣；

22、第二個子層是全連接前饋網(wǎng)絡(luò)，用于通過在每個子層周圍加入殘差連接，以促進(jìn)整個編碼過程中信息的流動和整合。

23、可選的，解碼器由四個相同的解碼塊組成，每個解碼塊包括三個不同的子層，每個子層周圍加入殘差連接；

24、第一個子層和第三個子層均包括多頭時空注意力層和前饋網(wǎng)絡(luò)；

25、第二個子層用于進(jìn)行時空注意力分析，將編碼器的特征矩陣與前一個子層的結(jié)果整合在一起，產(chǎn)生最終的輸出字段。

26、可選的，輸出層由一個前饋網(wǎng)絡(luò)組成，用于映射和重塑解碼器細(xì)化表示的原始分辨率。

27、可選的，所述方法還包括：

28、以再分析數(shù)據(jù)集era5為觀測基準(zhǔn)，對訓(xùn)練后的誤差診斷模型進(jìn)行修正，得到滿足預(yù)設(shè)要求的修正后的誤差診斷模型。

29、本發(fā)明還提供了一種基于2d-geoformer的海浪有效波高智能預(yù)測與誤差校正系統(tǒng)，包括：

30、數(shù)據(jù)集建立模塊，用于采集原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

31、模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建2d-geoformer深度學(xué)習(xí)模型；

32、模型訓(xùn)練模塊，用于以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為輸入、以預(yù)測誤差為輸出進(jìn)行模型訓(xùn)練，直至損失函數(shù)收斂，得到誤差診斷模型；

33、校正模塊，用于利用誤差診斷模型識別海浪有效波高預(yù)測的估計偏差，從原始預(yù)測的海浪有效波高中減去估計偏差，得到校正后的海浪有效波高。

34、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)明公開提供了一種基于2d-geoformer的海浪有效波高智能預(yù)測與誤差校正方法及系統(tǒng)，具有以下

35、有益效果：

36、將數(shù)值波浪模型的精確性與數(shù)學(xué)-統(tǒng)計學(xué)方法的分析能力相結(jié)合，提供設(shè)計2d-geoformer深度學(xué)習(xí)模型，闡述原始海浪波高預(yù)測與相關(guān)誤差之間的關(guān)系并進(jìn)行誤差糾正，提高swh預(yù)測的準(zhǔn)確性，糾正數(shù)值預(yù)測中的固有誤差，為海上航行、沿海管理和更廣泛的海洋經(jīng)濟(jì)活動提供重要支持。