CN119474768A 一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法及系统 （烟台大学）_第1页
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一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合涉及一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合神经网络捕捉海洋环境的多模态数据的时空关合时序预测框架和多尺度门控Tanh单元的创新2基于动态多模态图神经网络捕捉海洋环境的多模态数据2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征将海洋环境的多模态数据建模为动态异构图Gt=(V,E,AZ)，其中节点集合表示各模4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征35.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征在于，所述短期动态建模包括采用扩展卷积捕捉局部时间序列特征，对于给定输入特征6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征7.根据权利要求6所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，其特征时空关联模块，被配置为，基于动态多模态图神45基于动态多模态图神经网络捕捉海洋环境的多模态数据利用混合时序预测框架对综合特征表示进行预测，得到初步海洋环境预测数据，6练学习真实数据的分布从而生成与真实环境接适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预执行所述的一种基于数字孪生的海洋环境多7[0018]结合M_GTU的多时间尺度特征提取机制，系统能够精准捕捉海洋环境中短期动[0021]图1是本发明实施例1的种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法的示意图2是本发明实施例1的种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法的另一参照图1和图2，本实施例的一种基于数字孪生的海洋环境多模态融合预测方法，8基于动态多模态图神经网络捕捉海洋环境的多模态数据利用混合时序预测框架对综合特征表示进行预测，得到初步海洋环境预测数据，9旨在从动态融合生成的特征Zt中提取短期动态和长期趋势特征。M_GTU通过结合卷积操HX=conv(zz,w)短期动态建模分支基于时间卷积网络（TCN采用扩展卷积捕捉局部时间序列特长期趋势建模分支基于多头注意力机制的变换器（Transformer能够建模长时O是输出层的权重矩阵。成异常场景数据x,：[0052]D(x)=o(f(x;6b))生成器通过对抗训练学习真实数据的分布，从而生成与真实环境接近的异常数交互式可视化模块通过三维GIS技术直观呈现海洋环境的预测结果和模拟场景。usua(x,y,t)=f(FZ(x,y))

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