基于LSTM-RNN的海水表面溫度模型研究
關(guān)鍵詞：海洋物理學(xué) sst 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：針對(duì)數(shù)值模式和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法在海表面溫度( SST )建模中的不足,將長(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNN)應(yīng)用于 SST 的建模。使用研究海區(qū)24 a月平均的 SST 和太陽(yáng)輻射、風(fēng)場(chǎng)、蒸發(fā)降水等物理參數(shù),通過(guò)LSTM-RNN構(gòu)建西太平洋研究海區(qū) SST 時(shí)間序列變化模型,用于預(yù)報(bào)研究海區(qū)下個(gè)月 SST 。建立了兩個(gè)模型model1和model2,model1僅使用 SST 數(shù)據(jù)作為model2的對(duì)照,model2使用 SST 和其他物理參數(shù)。結(jié)果表明:model2在驗(yàn)證數(shù)據(jù)中的 MAE 為0.15℃, RMSE 為0.19℃,相關(guān)性系數(shù)為0.978,和model1相比總體準(zhǔn)確性提升31%,表明LSTM-RNN應(yīng)用于 SST 建模是可行的;LSTM-RNN可以建立其他物理參數(shù)與 SST 的關(guān)系,從而顯著提升海水表面溫度模型的準(zhǔn)確性。
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