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申请/专利权人：北京庚图科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于动态指数图谱的海洋环境参数估计方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：获取目标海域的海洋遥感数据，对海洋遥感数据进行处理，对处理后的海洋遥感数据通过自组织映射神经网络算法构建六维动态指数图谱；构建海洋环境参数与六维动态指数图谱之间的非线性关系模型，对非线性关系模型进行更新，提取时序特征，进行融合，构建海洋环境参数估计模型，对海洋环境参数估计模型进行训练，进行自动化超参数调优，通过堆叠算法得到集成估计模型；将状态参数添加至集成估计模型中，生成局部估计参数，分配权重系数并生成海洋环境参数估计值，生成海洋环境参数估计值的概率分布，计算置信区间，生成参数估计报告。

主权项：1.基于动态指数图谱的海洋环境参数估计方法，其特征在于，包括：获取目标海域的海洋遥感数据，通过基于深度学习的云检测算法对所述海洋遥感数据中的海表温度数据和海表盐度数据进行去云处理，结合大气校正算法对所述海洋遥感数据中的海表风速数据和海表气压数据进行大气校正，通过精密单点定位技术对所述海洋遥感数据中的海面高度数据进行潮汐校正，对所述海洋遥感数据中的海洋表层流速数据进行自适应降噪处理，对处理后的海洋遥感数据通过自组织映射神经网络算法构建六维动态指数图谱；通过门控循环单元神经网络构建海洋环境参数与所述六维动态指数图谱之间的非线性关系模型，结合注意力机制和残差连接对所述非线性关系模型进行更新，通过长短时记忆网络提取所述六维动态指数图谱中的时序特征，结合更新后的非线性关系模型的输出进行融合，构建海洋环境参数估计模型，通过交叉验证和早停策略对所述海洋环境参数估计模型进行训练，结合贝叶斯优化算法进行自动化超参数调优，通过堆叠算法对调优后的海洋环境参数估计模型进行组合，得到集成估计模型；将目标海域的状态参数添加至所述集成估计模型中，生成各个子模型对应的局部估计参数，通过自适应加权融合为所述局部估计参数分配对应的权重系数并生成海洋环境参数估计值，通过蒙特卡洛模拟进行多次随机抽样并生成所述海洋环境参数估计值的概率分布，基于所述概率分布计算得到不确定性并计算海洋环境参数的置信区间，根据所述置信区间进行评估，生成参数估计报告。

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