基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置

本发明涉及海水入侵预测技术领域，具体涉及基于人工智能的海水入侵预测模型训练方法及装置，具体如下：收集海水入侵相关数据构建本地训练数据集用于本地海水入侵预测特征提取模块，基于联邦学习架构将每个客户端的本地海水入侵预测特征提取模块与中心海水预测特征提取模块的参数进行交互，进而实现全局的海水入侵预测特征提取模快的参数更新，同时使用动态平衡优化算法提升本地海水入侵预测特征提取模块的准确性，最后，通过海水入侵预测分类器模块对本地海水入侵预测特征提取模块捕捉的特征进行分析，海水入侵预测分类器模块采用高阶偏导约束的极限学习机。本发明通过动态平衡优化算法和极限学习机可以提升模型处理复杂海洋环境数据时的稳定性和准确性。