一种基于主成分分析-转换器融合模型的海洋环境预测方法

本发明公开了一种基于主成分分析‑转换器融合模型的海洋环境要素预测方法，包括：对海洋环境要素数据集进行质量控制与数据清洗以实现异源数据的时空维度统一化；以转换器网络为基础搭建预测模型，将质量控制与数据清理后的逐日数据作为模型的目标变量，基于目标变量的观测时间序列进行动力学机制分析，选取动力学预报因子；通过主成分分析对高维预报因子进行降维处理，有效提取关键特征信息；将优化后的特征输入转换器网络进行建模预测。与传统转换器模型相比，本发明提出的融合模型平均预测相对误差降低30％，预测精度得到显著提升。本发明通过深入融合为提升海洋环境要素预测精度提供了新思路，可为海洋航行安全等领域提供更可靠的决策支持。