一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法

摘要

本发明属于时间序列预测领域，涉及一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法。对于进行了离差标准化后的输入序列，采用小波分解对海浪有效波高时间序列进行消噪和特征提取，将分解得到的序列输入深层残差卷积神经网络，最后将网络的输出转换为一维序列，通过两层的线性层汇集成一维的预测结果，作为海浪有效波高的预测值。最后通过对比实验证明，本发明提出的模型具有较高的精度。