【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预报修正，尤其涉及一种海浪预报智能修正方法。
技术介绍
1、在海浪预报的领域中，传统方法通常依赖于物理模型或经典的统计分析来预测海浪动态，这些方法在处理大规模、复杂的海洋环境数据时面临诸多挑战，尤其是在捕捉海浪的细节特征和理解复杂的海洋动力学过程方面，虽然这些传统技术在历史上取得了一定的成功，但它们在准确性、实时性和自适应能力方面仍有局限性。
2、随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（cnn）和transformer模型，在图像处理和序列数据分析方面展现了强大的性能，特别适用于处理海量的海洋观测数据，并能捕捉到海浪行为的复杂模式。然而，直接应用这些深度学习模型于海浪预报仍面临挑战，如如何有效整合模型以利用它们在空间和时间分析上的优势，以及如何调整和优化模型以适应特定的海浪预测需求。
3、因此，存在一种迫切需求来开发一种新的海浪预报方法，该方法能够充分利用深度学习的优势，特别是结合卷积神经网络的空间特征提取能力和transformer的长距离序列依赖捕捉能力，从而提供更准确、实时和自适应的海浪预报结果。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种海浪预报智能修正方法。
2、一种海浪预报智能修正方法，包括以下步骤：
3、s1：架构整合阶段，在unet的编码器和解码器的每个层中引入自注意力机制，将每一层改造成一个transformer块，以增强模型对输入数据的理解和处理能力；
4、s2：模型初始化阶
5、s3：自注意力机制应用，在每个transformer块中实施多头自注意力机制，允许网络捕捉输入图像序列中各部分之间的细节关系，强化对图像全局信息和局部特征的理解能力；
6、s4：动态注意力调整机制，根据输入图像的特征和海浪预报的需求，动态调整每个transformer块中的注意力权重，确保网络优先处理对预测结果贡献最大的图像区域；
7、s5：模型训练和优化，利用带有标签的海浪预报数据集训练模型，选择交叉熵损失和adam优化器，进行模型的反向传播和参数更新；
8、s6：超参数调整和性能评估，通过调整超参数，并持续评估模型预测性能，以确保高效学习和准确预测海浪。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：在unet的每个编码器和解码器层中嵌入一个transformer块，该transformer块由多头自注意力层、前馈神经网络层和残差连接组成；
11、s12：对于每个transformer块，首先通过多头自注意力层处理输入特征图，以并行捕获不同子空间的特征关系；
12、s13：使用残差连接将多头自注意力层的输出与原始输入相加，以增强信息流并防止梯度消失；
13、s14：将残差连接的输出传递至前馈神经网络层，提炼和增强特征表示；
14、s15：在前馈神经网络输出后再次应用残差连接，确保深层网络中信息的有效传递和利用；
15、s16：重复s12-s15，直至unet的所有编码器和解码器层都经过了transformer块的增强。
16、进一步的，所述s2具体包括：
17、s21：选择基于海洋环境数据预训练的transformer模型，提取预训练模型的参数，包括多头自注意力机制、前馈神经网络和残差连接的权重和偏置；
18、s22：将预训练参数映射到unet的transformer块中，对于每个编码器和解码器层的transformer块，用对应的预训练权重和偏置初始化；
19、s23：在初始化过程中，确保预训练模型的参数结构与unet中的transformer块结构相匹配，进行对应调整或转换，以保证模型结构的一致性和功能的完整性。
20、进一步的，所述s3具体包括：
21、s31：在每个transformer块中设置多头自注意力层，多头自注意力层由多个并行的注意力机制组成，每个机制专注于输入特征图的不同部分；
22、s32：将输入特征图分解为不同的子集，每个子集对应于一个注意力机制的输入，并行处理多个视角的信息，增强模型的信息捕获能力；
23、s33：对于每个注意力机制，计算查询q、键k和值v矩阵，各矩阵均通过对应的输入特征图的线性变换得到；
24、s34：在每个注意力机制中，通过计算q和k的点积来生成注意力得分矩阵，然后应用softmax函数对这些得分进行归一化，从而获得注意力权重，将得到的注意力权重与v矩阵相乘，以产生加权的输出特征，允许模型对每个输入部分的贡献进行动态调整；
25、s35：将所有注意力机制产生的加权输出特征进行合并，形成该transformer块的最终输出，综合不同视角的信息，增强模型对全局信息和局部特征的理解能力。
26、进一步的，所述查询、键和值的计算包括：
27、对于输入特征图，使用不同的权重矩阵，，来转换以获得、和：
28、；
29、；
30、；
31、其中，，，是可训练的参数矩阵，分别用于生成查询、键和值矩阵；
32、所述注意力得分通过查询矩阵和键矩阵的点积来计算的，并通过键的维度的平方根来进行缩放：
33、，其中，是键矩阵的维度，点积后除以是为了控制内积的幅度，防止梯度消失或爆炸。
34、进一步的，所述s4具体包括：
35、s41：分析输入图像序列，识别出对海浪预测贡献最大的特征区域，包括海浪的起始点、波峰和波谷特征；
36、s42：在每个transformer块中，引入一个动态权重调整模块，该动态权重调整模块根据输入图像的特征和海浪预报的具体需求来调整注意力权重，使用基于内容的注意力权重调整策略，其中注意力权重不仅取决于输入特征之间的相对关系，还取决于特征本身与海浪预测任务的相关性；
37、s43：实现一个反馈机制，通过分析前一预测周期的结果与实际观测数据的差异，来优化注意力权重的调整策略，将调整后的注意力权重应用于transformer块中的多头自注意力机制，确保模型能够集中地处理对预测海浪动态贡献最大的图像区域。
38、进一步的，所述动态权重调整模块依赖于输入特征和预测任务的相关性来调整注意力权重，设通过多头自注意力机制计算得到了初步的注意力权重a，则注意力权重的动态调整的过程表示为：
39、特征重要性评估：对于输入图像的每个特征，计算其与海浪预报任务相关性的得分，得分通过小型神经网络或打分函数来实现，考虑特征的内容和其在海浪预报中的重要性：，其中是输入特征，是评估特征与海浪预报相关性的函数；
40、注意力权重的动态调整：使用特征的重要性得分来调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述查询、键和值的计算包括：
6.根据权利要求4所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S4具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述动态权重调整模块依赖于输入特征和预测任务的相关性来调整注意力权重，设通过多头自注意力机制计算得到了初步的注意力权重A，则注意力权重的动态调整的过程表示为：
8.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S5具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述Adam优化器结合动量和自适应学习率的优点，参数更
10.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述S6具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述查询、键和值的计算包括：
6.根据权利要求4所述的一种海浪预报智能修正方法，其特征在于，所述s4具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕冠南，艾波，毕玮，冯文君，李苯帅，庞振勇，尚恒帅，
申请(专利权)人：青岛阅海信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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