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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学申请的专利基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法及计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121168530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511704946.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法及计算机设备是由张杰;黄嘉俊;吴可迪;黄礼敏设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明属于海浪谱构建技术领域，公开了基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法及计算机设备，该方法包括数据集构建步骤，采集目标海域的气象与波浪要素及海浪谱数据，预处理时创建掩码M以标识海陆区域；模型构建与训练步骤，构建包含Jonswap谱约束模块、谱能量补偿模块和融合模块的混合模型，利用数据集训练该模型，训练时使用掩码M使损失函数仅基于海洋区域数据计算；谱构建步骤，将待预测数据输入训练好的模型，输出海浪谱。本发明通过深度学习动态输出谱峰因子，克服传统固定参数Jonswap谱在不同海况下准确性不足的局限，在保持深度学习方法高效性的同时，能够显著提升海浪谱预报的物理合理性、可解释性与预报精度。

本发明授权基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于参数谱约束的海浪谱智能快速构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、数据集构建：采集目标海域的气象与波浪要素数据及对应海域的海浪谱数据，经预处理后构建训练数据集；其中，预处理包括创建掩码M以标识海洋区域与陆地区域； S2、混合模型构建与训练：构建参数谱约束混合模型，该模型包括： Jonswap谱约束模块，用于根据所述气象与波浪要素数据动态预测谱峰因子，并结合有效波高和平均周期通过Jonswap谱公式计算初始海浪谱能量分布； 所述Jonswap谱约束模块基于卷积神经网络，从输入的目标海域的有效波高、平均周期与海表风速提取分布特征，学习与区域谱峰因子之间的关联性，预报Jonswap谱的关键物理参数谱峰因子；结合提取的有效波高和平均周期，通过预设的Jonswap谱公式计算得到海浪谱能量分布 式中，为Jonswap谱约束模块输出的海浪谱能量分布，X为输入数据，f为频率，βj为归一化系数，为有效波高，Tp为峰值平均周期，fp为峰值频率，exp[]为自然指数函数，T为平均周期，MJonswap为参数谱约束混合模型的Jonswap谱约束模块，θ1为Jonswap谱约束模块计算参数，σ为形状参数； 谱能量补偿模块，用于根据所述气象与波浪要素数据输出谱能量补偿值； 所述谱能量补偿模块通过神经网络实现，用于学习并输出所述Jonswap谱公式未能描述的复杂海浪谱能量细节； 融合模块，用于将所述初始海浪谱能量分布与所述谱能量补偿值进行融合，输出最终的海浪谱能量分布； 利用训练数据集对参数谱约束混合模型进行训练，在训练过程中，利用所述掩码M过滤陆地区域数据，使损失函数仅基于海洋区域数据计算； S3、海浪谱构建：将待预测的目标海域的气象与波浪要素数据输入至训练完成的混合模型，输出得到该海域的海浪谱。

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