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基于EKF方法和NSDP-AR模型融合型鋰離子電池循環壽命預測方法，涉及一種鋰離子電池循環壽命預測方法。為了解決目前基于模型的方法對于不同電池及不同工作狀態適應能力低和電池容量非線性退化趨勢預測能力差的問題，首先，對在線測量待測鋰電池的容量數據進行預處理，并離線測量與該待測鋰電池同型號的鋰電池的真實容量退化數據；其次，基于EKF方法確定鋰電池狀態空間模型的參數；然后，根據上述建立的鋰電池狀態空間模型對待測鋰電池進行狀態估計，利用NSDP-AR模型的輸出進行待測鋰電池的狀態更新，鋰電池狀態空間模型獲取每一個充放電循環的電池容量數據，并將數據與待測鋰電池的失效閾值比較獲取鋰電池剩余壽命；本發明主要應用在電池壽命預測領域。
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一種基于GPR帶有不確定區間的鋰離子電池循環壽命間接預測方法，本發明涉及一種電池壽命預測方法。本發明解決了現有方法無法實現鋰電池循環壽命預測的問題，本發明采用ESN算法，進行退化建模，采用高斯過程回歸的建模方法，建立基于GPR的等壓降放電時間預測模型進行基于ESN的退化模型訓練與基于GPR的等壓降放電時間預測模型訓練，獲得等壓降放電時間預測模型，進行基于GPR的等壓降放電時間預測模型，獲得等壓降放電時間的預測值；進行基于ESN的退化模型，獲得下N1個放電周期的電池的放電容量；電池的剩余容量值與電池容量的失效閾值行比較，完成電池循環壽命的間接預測。本發明適用于電池壽命預測。
基于相關向量回歸的在線預測鋰離子電池剩余壽命的方法，屬于鋰離子電池壽命預測技術領域。它解決了現有鋰離子電池采用離線方法預測剩余壽命，預測精度低的問題。它首先選取原始樣本，然后進行相空間重構構造訓練樣本集；再初始化相關向量機RVM模型參數；RVM訓練，得到RVM預測模型；得到預測值將與ynew進行比較，若則構造新的訓練集WS＝WS∪INS，重新訓練RVM，更新RVM預測模型；否則保持RVM預測模型不變；進行遞推預測，直到預測值小于失效閾值U時預測完成，從而實現待預測鋰離子電池剩余壽命的在線預測。本發明適用于鋰離子電池剩余壽命的預測。
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本實用新型公開一種蓄電池內阻的測量裝置——蓄電池內阻交流測量裝置。它由分別對應于蓄電池組中每個蓄電池(E)的測量單元(S)組成,每個測量單元(S)由測量電路(1)和激勵電路(2)組成,測量電路(1)和激勵電路(2)分別并聯在蓄電池(E)的正負極間,激勵電路(2)由開關電路(2-1)、放電電阻(2-2)和控制器(2-3)組成,開關電路(2-1)的一端連接蓄電池(E)的一端,開關電路(2-1)的另一端連接放電電阻(2-2)的一端,放電電阻(2-2)的另一端連接蓄電池(E)的另一端,控制器(2-3)連接在開關電路(2-1)的控制端上。由于本實用新型在每個蓄電池正負極間都并聯了測量電路和激勵電路,所以克服了蓄電池內阻差異帶來的誤差,尤其當蓄電池失效后期,對于內阻測量與現有技術相比更準確、可靠。
基于EKF方法和AR模型融合型鋰離子電池循環壽命預測方法，涉及一種鋰離子電池循環壽命預測方法。為了解決目前的這些基于模型的方法存在對于不同電池及不同工作狀態適應能力低的問題。它包括：一、在線測量待測鋰電池的容量數據，保存數據并對所述數據進行預處理；二、基于EKF方法確定鋰離子電池狀態空間模型的參數；三、根據建立的鋰離子電池狀態空間模型對待測鋰離子電池進行狀態估計，利用所述AR模型的輸出進行待測鋰離子電池的狀態更新，所述鋰離子電池狀態空間模型獲取每一個充放電循環的電池容量數據，并將所述數據與待測鋰離子電池的失效閾值比較獲取鋰離子電池剩余壽命。它用于預測鋰離子電池循環壽命。
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一種基于熱聲效應的核反應堆非能動測溫裝置，它涉及一種核反應堆非能動測溫裝置。本發明為了解決堆芯溫度中目前僅測量冷卻劑溫度，熱電偶等儀表用于燃料棒溫度測量時存在工程難度，導致核反應堆正常運行時燃料棒溫度無法直接測量，以及由于熱電偶等是不具有完全意義的非能動特性的測量元件，這類測量裝置在極端及缺電時可能會失效從而可靠性不高，不利于事故下燃料棒溫度的直接監測的問題。本發明熱聲管的上部為熱端部，熱聲管的下部為冷端部，冷端封口密封安裝在熱聲管的冷端部，熱聲管的熱端部內壁上開設承裝槽，板疊無縫隙固定在承裝槽內，熱聲管的熱端部與核燃料棒之間通過固定件連接。本發明用于核反應堆核燃料棒測溫。
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本發明涉及星球探測技術領域，具體而言，涉及一種星球熔巖管探測機器人的控制方法。該星球熔巖管探測機器人的控制方法包括：獲取預測控制模型和星球熔巖管探測機器人在當下時刻的狀態量；通過預測控制模型對當下時刻的狀態量進行迭代，獲得下一時刻的預測狀態量；獲取星球熔巖管探測機器人的運動約束條件，通過運動約束條件對預測狀態量進行約束，獲得輸入增量；通過輸入增量控制星球熔巖管探測機器人追蹤目標軌跡。由此，通過運動約束條件對預測狀態量進行約束獲得輸入增量，使輸入增量可以約束于安全范圍內，避免產生運動失效的情況，從而增加了對星球熔巖管探測機器人的控制穩定性。
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本發明涉及一種基于迭代自適應觀測器的無人艦艇故障估計方法，屬于無人艦艇控制技術領域；包括通過坐標變換將同時含有舵機失效、傳感器故障的無人水面艇模型分解為兩個子系統，其中子系統1只含有舵機故障，子系統2只含有傳感器故障；針對子系統1，設計自適應故障觀測器估計舵機效率因子；針對子系統2，設計迭代自適應故障觀測器估計傳感器故障；建立子系統1與子系統2的誤差方程，判斷誤差系統的穩定性。本發明可實現對無人艇系統故障情況的準確估計，并給出故障發生的時間、發展的過程以及故障的嚴重程度等信息，便于操作中心對于無人艇安全性的監控；本發明還可對無人艇的舵機失效情況與傳感器故障同時進行估計，減低了容錯設計的成本。
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云環境下分布式文件系統可靠性測試套件，涉及云計算領域。本發明是為了解決現有的分布式系統中缺少對分布式文件系統可靠性測試的套件，不能對分布式系統中出現的問題提前做準備，使得系統可靠性低的問題。本發明所述的管理模塊用于根據測試人員的操作命令調用相應的節點故障注入模塊、數據操作失效故障注入模塊和數據效驗故障注入模塊，并收集節點故障注入模塊、數據操作失效故障注入模塊和數據效驗故障注入模塊的故障注入結果通過用戶主界面反饋給測試人員，用戶主界面用于處在測試人員和管理模塊之間，提供人機交互界面、接收使用者命令和反饋故障注入結果。它可用于云環境下分布式文件系統的故障注入。
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一種基于CNN和LSTM的滾動軸承剩余使用壽命預測方法，涉及滾動軸承壽命預測領域。針對滾動軸承存在性能退化漸變故障和突發故障兩種模式下其剩余使用壽命(RUL)預測困難的問題，該方法首先對滾動軸承原始振動信號作FFT變換，然后將預處理所得到的頻域幅值信號進行歸一化處理后，并將其作為CNN的輸入。利用CNN自動提取數據局部抽象信息以挖掘深層特征，避免傳統特征提取方法過于依賴專家經驗的問題。之后再將深層特征輸入到LSTM網絡中，構建趨勢性量化健康指標，同時確定失效閾值。最后，運用移動平均法進行平滑處理，消除局部振蕩，再利用多項式曲線擬合，預測未來失效時刻，實現滾動軸承RUL預測。預測結果能夠較好地接近真實壽命值。
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本發明涉及的是軟件性能測試領域，具體涉及一種利用加速生命測試理論對產生老化現象的軟件進行壽命測試的軟件加速生命測試方法。軟件加速生命測試方法包括：添加注入內存故障的代碼；設置加速水平的壓力值N為4，8，12，16，運行程序；記錄失效時間TTF，保存數據；估計軟件壽命的樣本分布，建立合適的壽命和壓力之間的關系，估計非加速情況下被測試系統的平均失效時間的分布。本發明部署和實施針對發生老化現象的軟件的加速生命測試，通過耗時較短的加速生命測試得到加速情況下軟件的壽命數據，計算非加速情況下軟件的真實壽命，在更短的時間內，得到軟件正常使用情況下壽命的概率分布。
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基于概率集成的鋰離子電池剩余壽命間接預測方法，涉及鋰離子電池剩余壽命預測技術領域。它為了解決在線工作條件下鋰離子電池容量不可測量、以及傳統MONESN方法的不穩定性的問題。本發明首先構建健康因子HI；根據HI構建HI相關性模型GLRM；利用GLRM估計HI失效閾值；利用失效閾值進行鋰離子電池剩余壽命預測；對預測結果進行不確定性表達。本發明克服絕大部分鋰離子電池剩余壽命預測依賴最大容量的限制，并解決了構建的HI的失效閾值作為壽命終止的判斷條件難以確定的問題，有效克服傳統MONESN方法的不穩定性的問題。同時，能夠實現不確定性的表達和管理。本發明適用于容量不可測時鋰離子電池剩余壽命的預測。
本發明公開了一種適用于衛星互聯網場景下基于鏈路誤碼率預測的混合接觸圖路由方法，結合衛星互聯網中星間鏈路特點以及接觸圖路由算法中存在的問題，提出基于接觸失效檢測的動態接觸圖路由算法DCGR?CFD，提升接觸計劃的準確性，提高投遞成功率，但DCGR?CFD算法在星間鏈路的信道質量較差的環境下投遞成功率仍較低，因此，在DCGR?CFD算法基礎上針對路徑選擇所存在問題提出本發明，對信道質量較好的衛星節點采取基于誤碼率的CGR?DSR改進算法，僅對星間鏈路受到較強的信號干擾的衛星節點采用多副本傳輸的Prophet算法，不僅提高了數據包投遞成功率，還能有效控制了備份數據包的數目，降低網絡擁塞的發生概率。
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本發明是一種基于梯度特征的冰壺球自動測速方法。本發明屬于冰壺球自動測速技術領域，本發明獲取冰壺比賽視頻，判定冰壺是否運動；根據前擲線的形狀生成模板圖像，提取模板圖像的梯度信息，根據梯度信息確定模板圖像中心在某一幀圖像上的坐標；根據模板圖像中心在某一幀圖像上的坐標，確定冰壺球通過前擲線時的速度。本發明在通過自動檢測冰壺球在前擲線處的速度，為冰壺機器人進行精確落點提供技術支持。在綜合考慮了實際的計算精度與運算速度后，提出一種基于梯度特征的冰壺球自動測速方法，解決了因攝像頭視角不同、場地背景復雜以及冰面反光而導致的絕大多數特征匹配算法失效的問題，為冰壺機器人將冰壺球精確投擲到大本營中心提供支持。
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一種移動式架車機集成式承載螺母監測結構，它涉及移動式架車機技術領域。本實用新型解決了現有的移動式架車機的承載螺母爆裂失效時，存在無法實時監測螺母間隙△數值，且無法同時監測承載螺母的扭轉、下沉或上升的問題。本實用新型的U型框架水平扣裝在承載螺母和安全螺母上，U型框架通過連接件與承載螺母連接，接近開關設置在安裝在U型框架的中間連接板外側面上，接近開關的感應頭指向移動式架車機的托架的側板，金屬檢測體安裝在側板上，采用接近開關監測U型框架的扭轉、下沉或上升，位移傳感器豎直安裝在U型框架上，采用位移傳感器實時監測螺母間隙△數值。本實用新型用于同時監測U型框架的扭轉、下沉和上升，實時監測間隙△數值。
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本發明涉及動態軌跡的精密預測領域，具體涉及一種固定航線任務下的移動對象動態軌跡預測方法。離線狀態下，定義帶有位置標簽的軌跡偏差序列，構建基于軌跡偏差序列的二維容器序列，將相同航線任務下的移動對象歷史軌跡偏差數據存儲在二維容器序列中；在線狀態下，在二維容器序列中檢索預測對象的前向已知軌跡偏差序列，得到樣本集；采用在線ISO算法利用樣本集，基于RBF神經網絡結構在線建立得到移動對象的軌跡偏差預測模型；利用移動對象的軌跡偏差預測模型預測移動對象未來的軌跡；重復步驟二、三，直至完成任務。本發明能夠解決現有離線獲得的移動對象軌跡預測模型在環境發生動態變化時失效的問題，同時提高軌跡預測精度。
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本實用新型是一種水機安全監測系統。所述系統包括：監控主機、通信管理機、視頻服務器、PLC機柜、電機綜合保護裝置、電機溫度檢測裝置、直流配電裝置、攝像頭、水機控制柜、水機輔機控制柜和現場儀表。電機溫度檢測裝置可對水泵機組的軸承溫度、機封失效進水、電機溫度等參數進行實時采集，本實用新型對現地、泵站監控層、遠程調度三級控制，實現水機運行的有效管理，為水機運行安全提供保障；本實用新型的監控主機可實現優化數據存儲結構，數據存儲與查詢，實時及歷史數據庫進行統一管理。
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本發明涉及一種核主泵推力軸承推力瓦高壓止逆閥的壓力測試工藝，從推力瓦出油孔送入高壓油壓迫裝在推力瓦中的止逆閥，通過觀察推力瓦進油孔的高壓油泄露情況來確定推力瓦及止逆閥組件的止逆性能，底板(1)、M30螺桿(2)、壓板(3)、M30六角螺母(4)、推力瓦(5)、連接件(6)、液壓千斤頂(8)、聚氨酯橡膠平墊(10)、止逆閥(11)、內六角螺塞(12)、密封環(13)、密封膠(14)、螺紋鎖固密封劑(15)按照圖紙裝配完成。本發明可以準確的測試推力瓦及止逆閥組件的止逆性能，解決了因核電站常規核檢修反復拆卸、回裝止逆閥，可能導致止逆閥性能失效但無法檢測的問題。
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本發明屬于疫苗有效性監測技術領域，公開了一種疫苗有效性監測系統，疫苗檢測模塊連接疫苗存儲模塊，疫苗存儲模塊通過線性連接有控制器和數據傳輸模塊，控制器通過線性連接保護模塊和溫度控制模塊；疫苗存放模塊設有疫苗存放箱，疫苗存放箱內部設有多個疫苗存放倉，疫苗存放箱上端連接有箱蓋；疫苗檢測模塊設有傳感器單元，控制器端口設有電源模塊、NFC模塊、時鐘模塊、芯片模塊和RFID天線和應急電路，溫度傳感器實時對疫苗產品周圍進行溫度監測，一旦溫度出現波動，立即啟動電源對應急電路進行供電，應急電路對保護模塊進行調控，保證疫苗的安全性?？蓪崟r檢測疫苗的溫度，檢測疫苗的有效性，減輕疫苗運送的難度，同時快速篩選失效的疫苗。
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本發明涉及一種發動機VVT系統功能測試裝置及測試方法，它包括鱷魚夾、導線和相位控制閥插件，導線一端分成兩支連接一對鱷魚夾，另一端連接相位控制閥插件，鱷魚夾的一支用于連接外部電源、一支用于接地，相位控制閥插件連接VVT系統的相位控制閥。本發明結構簡單、設計合理，成本低，測試方法過程簡便，容易使用，可在VVT發動機的研制階段，沒有VVT驅動數據的前提下，通過對相位控制閥的獨立控制，對發動機VVT系統功能是否失效進行判定，縮短發動機研發周期，促進新品研發。
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本實用新型涉及一種“S”試件五軸數控加工過程溫度測量裝置，其溫度敏感器件為偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶，采用直徑為0.7mm的鉆頭在“S”試件特征線兩側均勻打孔的方式，將偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶固定在“S”試件非加工表面，固定材料為氧化銅耐高溫膠水，偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶測量的溫度值以電壓信號的形式傳遞給K型溫度變送器，K型溫度變送器將信號整合為與溫度值線性對應的電流信號送入研華數據采集卡，研華數據采集卡記錄測量結果，并傳遞給電子計算機進行信號的處理與分析，本實用新型測量絕對精度高，固定裝置對測量結果影響小，防止傳感器失效對實驗結果的影響，同時操作簡單成本低。
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本發明公開一種測量“S”試件五軸數控加工過程溫度的方法，其溫度敏感器件為偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶，采用直徑為0.7mm的鉆頭在“S”試件特征線兩側均勻打孔的方式，將偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶固定在“S”試件非加工表面，固定材料為氧化銅耐高溫膠水，偶絲直徑為0.5mm的K型鎧裝熱電偶測量的溫度值以電壓信號的形式傳遞給K型溫度變送器，K型溫度變送器將信號整合為與溫度值線性對應的電流信號送入研華數據采集卡，研華數據采集卡記錄測量結果，并傳遞給電子計算機進行信號的處理與分析，本發明測量絕對精度高，固定裝置對測量結果影響小，防止傳感器失效對實驗結果的影響，同時操作簡單成本低。
基于循環壽命退化階段參數的ND-AR模型和EKF方法的鋰離子電池循環壽命預測方法，涉及一種鋰離子電池循環壽命預測方法，本發明在線測量待測鋰電池的容量數據，保存數據并對所述數據進行預處理；基于EKF方法確定在線鋰離子電池經驗退化模型的參數；利用預處理后的數據采用融合自回歸系數求取方法確定在線電池的AR模型；與待測鋰離子電池同型號的電池進行離線狀態模擬在線條件充放電測試，對待預測的鋰離子電池與待測鋰離子電池同型號的電池的容量退化模型進行關聯性分析，將每一個充放電循環的電池容量數據與待測鋰離子電池的失效閾值比較獲取RUL,完成鋰離子電池循環壽命預測。本發明適用于電池壽命預測。
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本發明公開了一種基于脈沖電容器在線監測技術預測電容參數的方法，用于脈沖電容器技術領域。通過在線監測脈沖電容器放電時的電壓、電流波形，建立模型，計算反峰系數k，建立阻尼比ξ是關于反峰系數k的函數、電容放電電壓第一次過零點時間Tm是關于阻尼比ξ的函數。推算出無損電容放電時電壓第一次過零點時間Tm，與實測的電容放電時電壓第一次過零點時間Ts比較，確定電容此時放電所剩電容量C，并提出電容失效常數λ的概念，預測電容參數，實時監測剩余電容量。用以解決脈沖電容器在重復放電后是否失效的問題，形成可靠的失效電容參數計算方案。
本發明提供了一種用于ICU死亡率預測的深度級聯框架及ICU死亡率預測方法，所述用于ICU死亡率預測的深度級聯框架包括：體征子網絡和疾病子網絡，所述體征子網絡包括多個對應于體征類型的節點，所述疾病子網絡包括多個對應于疾病類型的節點，所述體征子網絡和所述疾病子網絡具有相互作用邊，所述相互作用邊為對應于所述疾病類型的節點與對應于所述體征類型的節點的連接邊，其中，所述體征子網絡和所述疾病子網絡根據節點失效情況進行級聯，所述體征子網絡和所述疾病子網絡均用于輸出失效分布，以通過所述失效分布進行ICU死亡率預測。本發明的有益效果：能夠方便對ICU患者死亡率進行預測，并使預測具有可解釋性。
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本發明公開了一種基于數字孿生與增強現實的結構試驗監測預警系統及方法，所述結構試驗監測預警系統包括機器視覺系統、試驗控制系統、數字孿生模擬系統、增強現實服務器、增強現實眼鏡。本發明采用機器視覺系統與增強現實眼鏡協同完成觀察者、試驗件同時運動中的增強現實坐標構建與試驗件位姿輪廓估計，采用試驗監控系統與數字孿生系統結合實時分析試驗件全場響應和潛在失效區域，通過增強現實服務器融合真實場景和數值分析、試驗數據，并通過增強現實眼鏡完成數據與真實場景疊加，實現人機交互，對于輔助試驗人員進行大型結構試驗過程的監控、預警，提高試驗效率、安全性，直觀理解試驗過程和現象具有重要意義。
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本發明公開了一種基于微脫粘的陶瓷涂層加速老化實驗及壽命預測方法。所述涂層加速老化實驗方法為：將經過預處理的涂層試件放入管式爐中進行老化處理，控制管式爐的溫度參數為：低溫200～300℃，高溫400～500℃，升降溫速率2～5℃/min，高低溫分別保溫1h為一個循環，當涂層經歷了所規定的循環數節點時，取出完成特定循環數的試件。所述涂層壽命預測方法為：步驟一、熱循環加載；步驟二、形貌觀測；步驟三、涂層脫落失效的判斷。本發明針對陶瓷涂層找到了一種加速老化實驗的方法，從而方便地通過實驗對陶瓷涂層的老化過程進行觀測；提出了一種陶瓷涂層脫落失效的物理模型，并利用模型對實際陶瓷涂層進行了壽命預測，效果顯著。
本發明公開了一種基于深度CG?LSTM神經網絡的軟件可靠性預測模型，屬于計算機軟件技術領域。本發明包括模型訓練和模型預測兩部分，模型訓練部分：對軟件失效數據集進行數據歸一化處理；利用歸一化處理后的軟件失效數據集訓練基于深度CG?LSTM神經網絡的軟件可靠性預測模型，獲得預測模型。模型預測部分：獲取當前軟件失效數據并采進行數據歸一化處理，然后輸入獲得的預測模型進行未來的軟件失效預測，得到預測結果。本發明克服基于傳統神經網絡的軟件可靠性預測模型的梯度消失問題、泛化能力差問題，模型預測精度更高、適用性更廣。
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本發明屬于海洋動力環境要素預測技術領域，具體涉及一種基于STEOF?LSTM的海洋環境要素預測方法。本發明基于大范圍、長時間的海洋再分析數據，通過時域多尺度分析和深度學習方法挖掘海洋動力環境要素的規律，構建面向海洋動力環境要素的統計預測模型，以實現海洋動力環境要素的中長期時空統計預報。本發明可以有效彌補傳統的數值預報方法由于氣象驅動時效限制而導致的海洋動力環境要素預報時效較短的缺陷，且對計算資源的占用較少。大幅度提高了海洋動力環境要素的中長期預測能力，為解決海洋數值預報產品失效后的大范圍、長周期海洋動力環境要素預報預測這一技術難題提供技術支撐。并具有較強的科學意義和應用價值。
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