一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法的制作方法

1.一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述步骤1中，从0si-saf官网中下载数据集,使用python编码下载数据的命名格式进行批量修改。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述步骤2中对所述待预测北极海冰区域的相关历史数据集的预处理方法为gmt极地投影法。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述特征提取网络模型包括n组依次连接的输入模块、模型计算模块和输出模块，一组依次连接的所述输入模块、所述模型计算模块和所述输出模块对应一组所述多源融合数据，所述多源融合数据分别按照时间顺序输入至对应的依次连接的所述输入模块、所述模型计算模块和所述输出模块。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述步骤5中将所述步骤4中的所述多源融合数据按照时间分成n组的方法为：

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述特征提取网络模型采用stochastic gradient descent方法进行损失优化，并在损失优化过程中通过引入1阶动量矩阵和2阶动量矩阵来动态调整损失梯度的方向。

7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习模型的北极海冰预测算法，其特征在于，所述1阶动量矩阵的表达式为：