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一种基于机器学习预测植被消波的方法

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摘要

本发明公开了一种基于机器学习预测植被消波的方法，利用机器学习方法来建立目标区域的植被消波模型，从而预测滨海植被引起的波浪衰减效果。其包括以下步骤：(1)确定影响植被引起波浪衰减的参数，包含入射波浪要素以及植被自身特性，实现特征选择。(2)基于确定特征，开展针对目标预测区域的野外实地观测或物理模型试验，从而测量所需特征值，构成样本数据集。(3)选择并建立机器学习算法模型。(4)通过交叉验证和网格搜索确定预测结果最好的超参数。(5)完成建立目标区域的植被消波预测模型。本发明根据已确定影响植被消波的特征参数，基于机器学习实现预测各种波浪及植被条件下任意植被区域的波浪衰减，对海洋生态减灾领域意义重大。

著录项

  • 公开/公告号CN110399655A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 自然资源部海洋减灾中心;浙江大学;

    申请/专利号CN201910610353.6

  • 发明设计人 陈新平;胡征宇;何方;牛文涛;

    申请日2019-07-08

  • 分类号

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人郑海峰

  • 地址 100085 北京市海淀区北安河七王坟北路6号

  • 入库时间 2024-02-19 14:26:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190708

    实质审查的生效

  • 2019-11-01

    公开

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