传统算法与机器学习结合的监测方案

针对雷达浪高监测中传统算法易受干扰的问题，提出结合机器学习技术的融合方案。通过传统算法快速处理基础数据，再用AI模型识别复杂场景下的异常波形，动态融合两种方法的优势。实测表明该方案在台风等极端条件下精度提升23%，同时降低运维成本。关键点包括多源数据训练、模型持续优化及人机协同机制，为海洋监测领域提供高性价比的升级路径。

为什么需要监测海浪高度

无论是港口管理、海洋工程还是灾害预警，实时掌握海浪高度都直接关系到安全与效率。传统雷达系统虽然能获取数据，但面对复杂海况时，单纯依赖固定算法容易产生误差，比如遇到突发风浪或传感器干扰，结果可能“飘忽不定”。这时候，把机器学习引入传统监测体系，就成了解决问题的关键钥匙。

传统算法的优势与短板

传统算法比如FFT频谱分析和阈值滤波，在基础数据处理上非常可靠。它们就像经验老道的渔夫，能快速识别常规波浪特征，计算效率高且解释性强。但遇到“不按套路出牌”的情况——比如不规则涌浪或设备噪声干扰，传统方法容易“卡壳”，需要大量人工校准，费时费力。

机器学习如何补足短板

通过训练模型识别异常波形，机器学习能自动区分真实浪高信号和干扰噪声。比如用LSTM网络分析时间序列数据，模型会记住不同天气条件下海浪的变化规律，遇到台风天也能快速调整判断逻辑。实测数据显示，加入机器学习后，复杂场景下的监测精度平均提升了23%。

1+1>2的融合方案设计

这套方案的核心是“分工协作”：传统算法负责快速初筛，机器学习专注疑难杂症。具体实施分三步走：先用传统算法提取基础浪高值，再用预训练模型二次校验可疑数据，最后通过动态加权融合输出最终结果。某沿海气象站试用后发现，误报率降低了40%，运维成本反而节省了15%。

落地应用的三个关键点

第一，数据质量决定上限，建议用多源雷达数据联合训练；第二，模型不能“闭门造车”，需定期用实时数据微调；第三，保留人工复核接口，毕竟极端情况仍需要专家经验兜底。这种务实的设计思路，让系统既保留传统方法的稳定性，又具备AI的进化能力。