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摘要：本发明提供了一种多策略雪消融优化的波高预测方法，属于海洋工程领域。本发明波高预测方法包括海况数据预处理、采用CNN模型对海况数据进行特征提取、模型训练、参数优化和评估模型共五个步骤。本发明方法综合利用多策略消融雪优化算法、卷积神经网络、双向门控循环单元和多头注意力机制，实现了对海况数据的高效处理和精准预测；多策略消融雪优化算法的引入增加了种群的多样性，避免模型陷入局部最优，提高了算法的鲁棒性；CNN和双向GRU的结合，使得模型在处理高维、非线性和时间序列数据方面表现优异；注意力机制的应用，能够突出重要信息，对特征进行加权处理，进一步提升模型的预测性能。

主权项：1.一种多策略雪消融优化的波高预测方法，其特征在于，包含以下步骤：S100、海况数据预处理：收集海况数据，先进行数据缺项和异常值处理，然后进行归一化处理；所述海况数据包括海洋波高、周期、波向、风速和风向数据；S200、采用CNN模型对海况数据进行特征提取：设置CNN模型参数，将归一化处理后的海况数据从输入层进入CNN的网络结构，获得稳定海况数据向量序列；S300、模型训练：基于双向GRU深度学习模型进行波高预测，设置双向GRU模型参数，将所述稳定海况数据向量序列输入所述双向GRU深度学习模型，通过所述双向GRU深度学习模型提取所述稳定海况数据向量序列的全局特征，扩展前向和后向波高，用于模型训练，即： 引入ATTENTION机制评估不同的所述全局特征对波高预测结果的影响，对所述全局特征设置不同的权重，即 其中Xt代表输入数据，即稳定海况数据向量序列； 代表隐藏状态的前向波高，代表隐藏状态的后向波高；αt代表概率分布，softmax代表将实数向量转换为概率分布的函数；Wa代表权重矩阵，用于对注意力分数进行加权；S400、参数优化：采用雪消融算法对所述双向GRU模型参数进行优化，搜索最优的参数组合，包括以下步骤：S401、确定搜索空间，利用佳点集对所述搜索空间内的个体进行初始化，生成初始种群，所述初始种群里的单个个体代表一组所述双向GRU模型参数；S402、引入雪消融算法的双重种群机制，分别对所述初始种群进行探索和利用，初始种群的个体总数为N；S403、在所述探索阶段，所述雪消融算法采用布朗运动模拟蒸汽的不规则运动，引导搜索代理去探索潜在区域，其质心位置的控制方程为： 其中，为质心位置；BMit为基于高斯分布的包含随机数的矢量，表示布朗运动；为逐级乘法；θ1为[0,1]之间随机选择的数字；Gt为搜索代理探索获得的当前最佳解决方案；Elitet是从所述初始种群的几个精英群体中随机选出的个体；Zit表示在迭代t次初始种群中的第i个优秀个体；Zsecondt和Zthirdt分别表示探索后的初始种群中第二和第三个优秀个体；Zit+1表示迭代t+1次初始种群中第i个优秀个体；Zct表示适应度值位于前50％的个体的质心位置；S404、在所述利用阶段，所述雪消融算法利用度日法模拟雪融过程，引导搜索代理在当前最佳解决方案附近寻找高质量解，雪融速率控制方程为：M＝DDF×T-T1其中，M为融雪速率，是模拟开发阶段融雪行为的关键参数；DDF为度日因子，代表每日温度对融雪过程的贡献程度；T表示日平均温度；T1为基准温度，通常设置为0，即： 其中，tmax代表终止时刻，DDF代表度日因子；S405、整体位置更新：结合所述探索阶段和利用阶段的策略，以及种群动态变化，优化初始种群中每个个体的位置；S406、利用周期振荡突变策略在搜索过程引入突变，从局部陷阱中逃脱并获得正确的搜索模式，寻找全局最优解，通过求解粒子路径方程并应用二阶微分方程来对粒子轨迹进行建模： 其中，vi,jt代表第i个粒子在第t次迭代时在第j维度上的速度；vi,jt-1代表第i个粒子在第t-1次迭代时在第j维度上的速度；φ1和φ2代表常数系数，用于调节粒子的移动；pi代表第i个粒子的个体最佳位置；pg代表全局最佳位置；xi,jt代表第i个粒子在第t次迭代时在第j维度上的位置；xi,jt-1代表第i个粒子在第t-1次迭代时在第j维度上的位置；通过更新粒子的位置和速度，进而通过模拟自然群体行为来优化所述双向GRU模型参数，获得最优双向GRU模型参数组合；S500、评估模型：使用平均绝对误差和均方根误差来评估双向GRU深度学习模型在潮位预测任务上的性能，计算公式如下： 式中：n为波高数据测试集的数量；yi为波高真实值；为波高数据测试集样本的预测值。

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