一种基于分位数状态传播与物理先验约束的波浪能概率预测方法

本发明提出了一种基于分位数状态传播与物理先验约束的波浪能概率预测方法。首先，获取有效波高和平均波周期历史数据，构建输入时间序列，并为各目标分位数初始化可训练的分位数状态向量。然后，将输入序列和分位数状态向量输入分位数状态传播长短期记忆网络，该网络在每个时间步将分位数状态与隐状态交互融合，并将融合结果注入门控计算，同时更新分位数状态向量。接着，以最终分位数状态为查询向量，通过注意力加权生成上下文向量，并经由前馈网络输出有效波高和平均波周期的分位数预测值，进而根据波浪能物理公式计算波浪能预测值。最后，通过多任务分位数损失函数进行端到端训练，并采用正则化配合推理时排序实现单调性校准。在三个海洋浮标站点上的验证结果表明，24小时波浪能平均绝对误差相比基线模型降低81%，分位数交叉率降至0%。