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基于条件对抗网络的海洋环境短期预测方本发明公开了基于条件对抗网络的海洋环准化数据融合为反映海洋动力过程的耦合特征2S2、对所述多维度原始数据进行时空配准与异常S4、基于所述时空特征编码构建条件对抗网值：对短时序缺失≤3个采样点采用三次样条插值，长时序缺失采用历史同期数据均值填度标准差vs以及温跃层深度变异系数导入温盐动力耦合特征模型中，得到温盐梯度耦3接收真实海洋环境特征张量F或生成海洋环境特征张量f，维度为TXX述损失函数包括生成器损失函数和判别器损失函数；所述生成器损失函数具体表示为：从标准正态分布的噪声向量，c表示包含时空信息的条件向量，表示噪所述平均绝对误差具体表示为所述相关系数具体表示为：4,其中，N表示验证样本数，表示第i个真实海洋环境特征张9.基于条件对抗网络的海洋环境短期预测系统，用于数据处理模块：对所述多维度原始数据进行时空配准与异常数据融合模块：将所述标准化数据融合为反映海洋动力过模型构建训练模块：基于所述时空特征编码构建条件对抗网络模型，通预测评估模块：利用训练好的模型生成短期预测结果，并通过5S3、将所述标准化数据融合为反映海洋动力过程的耦合特征并构建时空特征编6度标准差vs以及温跃层深度变异系数导入温盐动力耦合特征模型中，得到温盐梯度耦TXXXY；所述生成器输出层：卷积层生成预测特征张量，激活函数为7从标准正态分布的噪声向量，c表示包含时空信息的条件向量，表示噪采用均方根误差、平均绝对误差以及相关系数，所述均方根误差具体表示为：8集海水垂向温度梯度vt和温跃层深度变异系数；通过遥感反演结合浮标实测获取表层9[0020]S3、将所述标准化数据融合为反映海洋动力过程的耦合特征并构建时空特征编数据中的海水垂向温度梯度vt、表层海水盐度标准差VS以及温跃层深度变异系数D导入振流场响应因子RF以及海流径向速度切变SC进行时空维度扩展，构建三维特征张量近于|Td|，突出内波对微波信号的调制；当流场切变主导时，项值偏向流场能量特征；从标准正态分布的噪声向量，c表示包含时空信息的条件向量，表示噪洋环境中未被完全观测的微小不确定性（如湍流脉动、局地涡流等难以建生成的温盐梯度、海流切变等特征符合目标海域的真实分布规律（如夏季温跃层较绝对误差避免生成器忽略物理量的实际精度；所述判别器损失函数：使判别器对真实数接近1表明预测结果与真实数据的趋势一致性越强，适用于评估模型对海洋环境演变趋势[0024]基于上述方案和附图2本发明还提供基于条件对抗网络的海洋环境

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