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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明提出了一种基于Mamba的北极海冰密集度预测方法，属于遥感数据分析领域。本发明收集历史的北极海冰密集度观测数据，提取海冰密集度特征，并将海冰密集度数据处理为指定的数据格式；对海冰密集度数据集进行预处理，构建训练数据集、评估数据集以及测试数据集；利用划分好的数据集来进行训练，并使用定性和定量分析来综合评价模型的性能，最后得出未来一段时间内的北极海冰密集度分布情况。本发明能够有效捕获海冰密集度在时空上的复杂变化规律，从而提高预测的准确性和可靠性；利用历史观测数据建立起对海冰密集度变化的深层次理解，为更精准的预测提供支持。
主权项：1.一种基于Mamba的北极海冰密集度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史海冰密集度观测数据集；S2：针对所述历史海冰密集度观测数据集进行预处理，提取海冰密集度时间和空间特征，构建训练数据集、评估数据集以及测试数据集；S3：构建能够提取并学习时空序列的Mamba网络模型，所述Mamba网络模型包括Encoder模块、Decoder模块以及Mamba模块；S4：将所述训练数据集送入Mamba网络模型进行训练，训练过程中分别针对时间特征和空间特征进行训练，最后融合两种特征；S5：使用评估数据集来交叉验证Mamba网络模型的性能，并动态调整模型的参数；S6：利用训练好的Mamba网络模型对测试数据集进行测试，并使用定性和定量指标来综合评估模型的预测结果；S7：利用训练好的Mamba网络模型进行预测，输出最终预测的结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于Mamba的北极海冰密集度预测方法
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