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基于LSTM-RNN的海水表面溫度模型研究
朱貴重; 胡松 上海海洋大學海洋科學學院; 上海201306
關鍵詞：海洋物理學 sst 神經網絡
摘要：針對數值模式和統計學習方法在海表面溫度( SST )建模中的不足,將長短時記憶循環神經網絡(LSTM-RNN)應用于 SST 的建模。使用研究海區24 a月平均的 SST 和太陽輻射、風場、蒸發降水等物理參數,通過LSTM-RNN構建西太平洋研究海區 SST 時間序列變化模型,用于預報研究海區下個月 SST 。建立了兩個模型model1和model2,model1僅使用 SST 數據作為model2的對照,model2使用 SST 和其他物理參數。結果表明:model2在驗證數據中的 MAE 為0.15℃, RMSE 為0.19℃,相關性系數為0.978,和model1相比總體準確性提升31%,表明LSTM-RNN應用于 SST 建模是可行的;LSTM-RNN可以建立其他物理參數與 SST 的關系,從而顯著提升海水表面溫度模型的準確性。
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