请在下面段落中添加上述不足的具体内容使段落更连贯：风浪的预测研究开展已久相关技术中会选择使用基于物理计算的模型进行风浪研究。目前应用较多的风浪预测模型包括STWAVEWAVEWATCHⅢ、SWAN这类传统物理模型能够较为准确地反映风浪的物理机制和规律在研究风浪的传播、变形、浪高、周期等方面发挥着重要的作用。为解决上述不足 本发明提供了一种基于深度学习的多步多要素风浪预报方法

上述不足是传统物理模型在风浪预测中存在的一些问题。其中，传统物理模型可能难以准确地捕捉到复杂的风浪物理机制和规律，导致预测结果的精度有限。此外，由于传统物理模型的计算复杂度较高，预测过程可能较为耗时，不适用于实时预报需求。此外，传统物理模型往往需要大量的观测数据和先验知识作为输入，对数据的依赖性较强，对于缺乏观测数据的地区或新兴场景的适应性较差。因此，本发明提出了一种基于深度学习的多步多要素风浪预报方法，以弥补传统物理模型的不足之处。