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申请/专利权人：浙江省海洋监测预报中心;河海大学;舟山市海域海岛管理服务中心
摘要：本发明公开了一种风暴潮位实时校正方法。本发明采用深度学习算法中的长短时记忆神经网络模型建立了风暴潮期间调和分析预报误差间的非线性关系，同时构建高精度的风暴潮数值模型，通过上述两模型的输出以实现风暴潮位的实时校正，从而显著提高风暴潮24小时内的预报精度。
主权项：1.一种风暴潮位实时校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S11：收集某区域的地形水深条件，构建该区域的风暴潮数值预报模型；S12：基于收集的实测水位数据，对风暴潮数值模型进行模型率定与验证；S13：基于气象台预报的台风路径信息驱动所述风暴潮数值预报模型，预测过去24h至未来24h期间的风暴增水值；S14：对过去24h至未来24h期间的天文潮位值进行预测；S15：基于S13模拟的风暴增水值，从站点过去24h的实测水位观测值中剥离出在台风天气下的实测天文潮位值；S16：基于S15步骤剥离出的实测天文潮值以及S14步骤的天文潮预测值得到天文潮预报误差，以此误差驱动天文潮校正模型得到校正后的天文潮位；S17：叠加步骤S13预测的未来24h的风暴增水值和步骤S16预测的天文潮位值得到校正后的风暴潮位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省海洋监测预报中心 河海大学 舟山市海域海岛管理服务中心 一种风暴潮位实时校正方法
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