基于LSTM-RNN的海水表面溫度模型研究
關鍵詞：海洋物理學 sst 神經(jīng)網(wǎng)絡
摘要：針對數(shù)值模式和統(tǒng)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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM-RNN)應用于 SST 的建模。使用研究海區(qū)24 a月平均的 SST 和太陽輻射、風場、蒸發(fā)降水等物理參數(shù),通過LSTM-RNN構(gòu)建西太平洋研究海區(qū) SST 時間序列變化模型,用于預報研究海區(qū)下個月 SST 。建立了兩個模型model1和model2,model1僅使用 SST 數(shù)據(jù)作為model2的對照,model2使用 SST 和其他物理參數(shù)。結(jié)果表明:model2在驗證數(shù)據(jù)中的 MAE 為0.15℃, RMSE 為0.19℃,相關性系數(shù)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(shù)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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