一种海浪有效波高反演模型建模方法技术

本发明专利技术涉及一种海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于：步骤1：设置粒子群粒子位置初值和速度初值；步骤2：初始化粒子群各参数；步骤3：设置粒子群速度位置更新公式；步骤4：确定判断宽度；步骤5：基于判断宽度judgewidth和粒子的位置值Xi两个参数，建立适应值函数，适应值函数对样本数据进行分段，得到分段模型，并计算出与分段模型对应的整体样本数据的残差平方和作为粒子的适应值；步骤6：利用粒子群算法寻找拐角值最优解；步骤7：将步骤6.3得到的Pg值和judgewidth代入适应值函数，得到最优分段线性模型的各段斜率和截距。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，其特征在于：步骤1：设置粒子群粒子位置初值和速度初值；步骤2：初始化粒子群各参数；步骤3：设置粒子群速度位置更新公式；步骤4：确定判断宽度；步骤5：基于判断宽度judgewidth和粒子的位置值Xi两个参数，建立适应值函数，适应值函数对样本数据进行分段，得到分段模型，并计算出与分段模型对应的整体样本数据的残差平方和作为粒子的适应值；步骤6：利用粒子群算法寻找拐角值最优解；步骤7：将步骤6.3得到的Pg值和judgewidth代入适应值函数，得到最优分段线性模型的各段斜率和截距。【专利说明】
本专利技术涉及。
技术介绍
海浪是一种与人类关系最直接、最密切的海洋现象，其波高、波向、波周期等因素对航运、港口、以及海上石油平台的安全都具有非常重要的意义。船用X波段导航雷达回波形成的海杂波图像中包含丰富的海浪信息，可以利用雷达的回波强度反演海浪谱和海浪参数。1985年，Young等人首次提出了根据“海杂波”雷达图像序列提取海浪信息的方法。该方法一经发现，就引起了人们的极大兴趣。在此后10年间，Zimer> Rosenthal和Giinther等人也纷纷开展了基于X波段导航雷达的海浪信息反演研究工作。1995年，德国GKSS实验室研制出了基于导航雷达的海浪监测系统WaMoS(Wave Monitoring System) ; 1996年,挪威Miros公司也研制出了类似的产品WAVEX。除以上主流研究机构外，目前美国、日本、丹麦、中国也在积极从事该方面的研究。有效波高是海浪信息的一种。由于海浪成像机制的非线性，利用X波段雷达图像进行海浪参数反演时，只能获得海浪谱能量的相对值，难以直接获取海浪有效波高。1982年,Alpers和Hasselmann提出了利用合成孔径雷达(SAR)信息估计有效波高的方法,该方法认为有效波高与雷达图像信噪比的平方根存在线性关系，可建立线性模型，通过计算得到雷达图像信噪比的平方根，进而根据线性模型得到有效波高。1994年，Ziemer和GUnther将该方法推广到X波段导航雷达图像，计算获取了有效波高。到目前为止，该方法一直被作为基于X波段导航雷达图像有效波高的标准反演方法而使用。其线性模型如以下公式所示:Hs = A + B*4sNRSNR = SIG/BGN其中，Hs是有效波高，A和B是待定系数，SNR是雷达图像的信噪比，SIG是海浪波谱的能量，BGN是背景噪声的能量。在实际使用中发现，由于信噪比的计算方法不同，雷达系统的差异，以及海域的环境差异等因素，虽然海浪有效波高是随着雷达图像信噪比的增大而增大，但在整个变化范围内，海浪有效波高与雷达图像信噪比的平方根之间并不是完全线性的。因此，采用线性模型表达雷达图像信噪比的平方根与海浪有效波高之间的关系是不准确的，即使用雷达图像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度偏低。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供，能够有效提高使用雷达图像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度。实现本专利技术目的技术方案:，其特征在于:步骤1:设置粒子群粒子位置初值和速度初值，粒子位置代表拐角值；步骤2:初始化粒子群各参数，设种群数为N ^ 2 ;自身学习因子为C1 ^ 0，全局学习因子为C2≥O ;惯性权重为ω，0≥ω≥I ;最大迭代次数Tmax满足Tmax≥2 ；步骤3:设置粒子群速度位置更新公式，更新公式为以下公式(5)，【权利要求】1.，其特征在于: 步骤1:设置粒子群粒子位置初值和速度初值，粒子位置代表拐角值； 步骤2:初始化粒子群各参数，设种群数为N ^ 2 ;自身学习因子为C1 ^ O，全局学习因子为C2≥O ;惯性权重为ω，0 < ω < I ;最大迭代次数Tmax满足Tmax≥2 ； 步骤3:设置粒子群速度位置更新公式，更新公式为以下公式(5)， 2.根据权利要求1所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步骤5中，适应值函数通过如下方法获得， 步骤5.1:第一段的初步划分； 从左端开始，以判断宽度judgewidth为步长进行判断；将起始判断宽度域称为当前拟合区，将紧邻当前拟合区的判断宽度域称为判断区，判断区的判断宽度始终是judgewidth，当前拟合区则会根据分段情况判断宽度变宽或是不变； 划分第一段时，应用最小二乘法，根据以下公式(7)求解当前拟合区的拟合线段的直线和斜率， 3.根据权利要求2所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步骤6.2中，拐角值搜索范围应为0°~10°，每次迭代过程中，对粒子进行位置更新后，判断其值是否在0°~10°范围，若超出，则对其在0°~10°范围内进行随机赋值，未超出则不变。4.根据权利要求3所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:步骤I中，根据以下公式(I)设置各粒子位置的初值: Xi=I0.rand(I) 其中，i = 1，2，...，N，N≥2为粒子个数；rand为O到I之间的随机数； 根据以下公式(2)设置各粒子速度的初值: Vi=I0.rand(2) 其中，i = 1，2，...，N，N≥2为粒子个数；rand为O到I之间的随机数。5.根据权利要求4所述的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于:所有相关系数的精度要求的指标为小于0.01的正数，标准差的精度要求的指标为小于0.001的正数。【文档编号】G06N3/00GK103839104SQ201410014022【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年1月13日 优先权日:2014年1月13日 【专利技术者】刘利强, 戴运桃, 张凯, 顾海超, 杨裕杰, 汪相国, 赵明, 孟凡秋, 李玉成, 蒋敏 申请人:哈尔滨工程大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于：步骤1：设置粒子群粒子位置初值和速度初值，粒子位置代表拐角值；步骤2：初始化粒子群各参数，设种群数为N≥2；自身学习因子为c1≥0，全局学习因子为c2≥0；惯性权重为ω，0≤ω≤1；最大迭代次数Tmax满足Tmax≥2；步骤3：设置粒子群速度位置更新公式，更新公式为以下公式（5），Vit+1=ω·Vit+c1r1·(Pi-Xit)+c2r2·(Pg-Xit)Xit+1=Xit+Vit+1---(5)]]>其中Vit表示第i个粒子的速度；表示第i个粒子的位置，i＝1,2,...,N，N≥2为粒子个数；t表示粒子群的迭代次数，t≤Tmax；ω为惯性权重；c1≥0为自身学习因子；c2≥0为全局学习因子；r1,r2为[0,1]区间的随机数；Pi为粒子自身寻到的最优值；Pg为种群寻到的最优值；步骤4：确定判断宽度；分段时是以判断宽度为步长进行数据域的判断并分段，根据以下公式（6）判断宽度取值范围，judgewidth＝n·minwidth，1≤n≤3      （6）judgewidth为判断宽度，minwidth为判断宽度的最小值，是样本数据所有相邻点的横轴距离的最大值；步骤5：求解适应值；基于判断宽度judgewidth和粒子的位置值Xi两个参数，建立适应值函数，适应值函数对样本数据进行分段，得到分段模型，并计算出与分段模型对应的整体样本数据的残差平方和作为粒子的适应值；步骤6：利用粒子群算法寻找拐角值最优解，通过如下步骤实现，步骤6.1:将每个粒子的位置值Xi和judgewidth代入适应值函数，求出粒子的适应值F(Xi,jugdewidth)，并赋值给Pi，然后将Pi(i＝1,2,…N,N≥2)的最小值赋给Pg；步骤6.2:进入循环，按照以上公式（5）进行更新，直到满足迭代结束条件；步骤6.3:当迭代次数t=Tmax时，循环结束，此时Pg值为拐角turnangle的最优解；步骤7：将步骤6.3得到的Pg值和judgewidth代入适应值函数，得到最优分段线性模型的各段斜率和截距。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘利强，戴运桃，张凯，顾海超，杨裕杰，汪相国，赵明，孟凡秋，李玉成，蒋敏，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23