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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)
摘要：本发明提供了一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统，涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤：一种基于符号动态分析的海面风速预测算法，包括以下步骤：通过符号动态分析得到滑动窗口尺寸；通过基于滑动窗口尺寸的Hample滤波器对海面风速历史数据进行预处理；通过一维卷积的残差学习结构、通道注意力算法及柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络提取风速特征向量；将风速特征向量通过sLSTM网络得到风速预测值。本发明提供了高效的时间窗口尺寸选择方法，避免了传统方法中的试错过程，提高了算法的效率和适应性，当更换研究对象时，也无需根据不同领域的经验确定时间窗口的尺寸。
主权项：1.一种基于符号动态分析的海面风速预测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过符号动态分析量化海面风速历史数据的时间序列在不同时间滞后下的动态特性，得到滑动窗口尺寸；S2：通过基于所述滑动窗口尺寸的Hample滤波器对所述海面风速历史数据进行预处理得到预处理数据；S3：通过一维卷积的残差学习结构处理所述预处理数据得到风速特征向量，所述风速特征向量通过通道注意力算法获得加权风速特征向量，将所述加权风速特征向量通过柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络进行抽象与整合得到提取风速特征向量；S4：将所述提取风速特征向量输入sLSTM网络，得到风速预测值；所述符号动态分析包括将所述海面风速历史数据的时间序列符号化为符号序列，而后计算每个滞后值所对应的联合符号对的频率，根据所述联合符号对的频率及所述符号化过程中的符号种类数计算符号熵，取所述符号熵的最大值所对应的滞后值作为所述滑动窗口尺寸；所述sLSTM网络包括复数个记忆单元，所述记忆单元包含细胞状态、隐藏状态、输入门、遗忘门和输出门；所述sLSTM网络包括以下步骤：S4-1：sLSTM网络初始化；S4-2：细胞状态更新；S4-3：归一化状态更新；S4-4：隐藏状态更新；S4-5：门控机制的指数激活；S4-6：输出风速预测值。
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权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统
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