发明专利已授权

一种海洋浮标运动特性的域适应迁移建模与预测方法

📄 申请号：CN202210311703.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-03-28

公开号

CN114580305B

公开日

2023-04-07

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_048 , G06Q10_04 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

海洋浮标人工智能算法迁移学习时间序列预测海洋浮标

应用场景

海洋浮标监测, 海洋环境监测, 海浪预报, 海洋工程, 海上安全

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摘要

本发明公开了一种海洋浮标运动特性的域适应迁移建模与预测方法，包括以下步骤：1)确定预测模型的输入和输出变量，收集建模样本集i＝1,…,K，式中K表示样本总数；2)建立浮标运动特性的域适应迁移学习(DATL)模型；2.1)自动将样本集S分成2个样本子集，即正常工况的SN和和极端工况的SE；2.2)基于传统的极限学习机回归算法，建立DATL模型；2.3)求取合适的DATL模型参数值；3)利用DATL模型计算每个新测试样本xt，t＝1,…,T(T是测试样本数)的预测输出。

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

一种基于个性化联邦学习的面部识别方法和装置

当前第 / 件

一种富含氧空位的一氧化钴/铁酸钴纳米片阵列结构催化剂及其制备与应用

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

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