一种基于神经网络模型的海域波浪数据推演方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于神经网络模型的海域波浪数据推演方法及系统，包括：获取目标海域对应的波浪图像及历史波浪时序数据，对历史波浪时序数据进行时序分解获得对应的周期性数据，通过对所述历史波浪时序数据进行时序分析以使构建周期性预测模型；通过所述周期性预测模型提取所述周期性数据的周期性特征，并对所述周期性特征与所述历史波浪时序数据进行数据拟合后获得的第二历史波浪时序数据进行模态分解，获得对应的子序列，再将所述子序列及所述第二波浪图像输入至预训练的双通道神经网络模型，通过所述双通道神经网络模型进行波浪数据的推演，输出所述目标海域在预测周期内的波浪数据，提高波浪数据推演的效率及精准度。

《一种基于神经网络模型的海域波浪数据推演方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024109469988，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为闫丽娟;罗元政;李树发;李凯玥;李青杨;周亚娟;蔡宇晴;刘富淼;沈浩然，申请日期为2024-07-16，公开（公告）日期为2024-10-22，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/27 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于神经网络模型的海域波浪数据推演方法及系统，包括：获取目标海域对应的波浪图像及历史波浪时序数据，对历史波浪时序数据进行时序分解获得对应的周期性数据，通过对所述历史波浪时序数据进行时序分析以使构建周期性预测模型；通过所述周期性预测模型提取所述周期性数据的周期性特征，并对所述周期性特征与所述历史波浪时序数据进行数据拟合后获得的第二历史波浪时序数据进行模态分解，获得对应的子序列，再将所述子序列及所述第二波浪图像输入至预训练的双通道神经网络模型，通过所述双通道神经网络模型进行波浪数据的推演，输出所述目标海域在预测周期内的波浪数据，提高波浪数据推演的效率及精准度。

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