发明专利已授权

一种基于深度学习的北极海冰密集度预测方法

📄 申请号：CN202410011116.9 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-01-04

公开号

CN117851775A

公开日

2024-04-09

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_20

IPC 分类号

G06F18_20 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

北极海冰监测, 极地航行保障, 气候变化研究, 海洋环境预报, 极地科学考察

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摘要

本发明提供公开了一种基于深度学习的北极海冰密集度预测方法，具体为，步骤1：获取北极海冰密集度数据和ERA5气象因子数据；步骤2：对气象因子数据进行预处理，步骤3：将同时刻的北极海冰密集度数据与气象因子数据在通道维度上拼接，得到多源融合数据；步骤4：将步骤3中的多源融合数据按照时间分成n组，建立特征提取网络；该特征提取网络包n个特征提取模块，步骤5：将第n组多源融合数据组输入到特征提取网络的第n个特征提取模块中，提取多源融合数据组的时空特征，步骤6：将特征提取网络的输出输入至自适应权重分配网络中，得到海冰密集度预测值。本发明解决了传统时序预测模型注意力集中在末端的问题，有效提升了预测的精确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250225

✅ 授权

20240426

?? 实质审查的生效：

20240409

📄 公开

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