典型文献
集成奇异谱分析和长短期记忆网络的区域海平面变化预测
文献摘要：
基于我国首套高精度全球海洋气候数据集(CDRs),选取季节变化较为明显的黄海作为研究区域,利用奇异谱分析(SSA)对黄海海域海平面异常(SLAs)数据进行了时间序列与时空序列的分解去噪,并结合长短期记忆(LSTM)网络构建了SSA-LSTM组合模型,对黄海海域海平面变化趋势进行预测.结果表明:SSA-LSTM组合模型对时间序列的预测精度显著提高,预测长度5年的均方根误差最小为35.04 mm;在对时空序列的预测中,预测第1年的均方根误差最小为19.68 mm.同时,利用空间模态进行了海平面变化时空分异规律研究,发现黄海海域海平面变化趋势具有高度一致性,并且与季节、纬度显著相关.预计2016年―2025年黄海海域海平面将以每年3.65±0.79 mm的速率持续上升.
文献关键词：
海平面异常(SLA);时空序列;奇异谱分析(SSA);长短期记忆(LSTM)网络;黄海海域
中图分类号：
作者姓名：
赵健;蔡瑞阳;孙伟富
作者机构：
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛266580;江苏满运物流信息有限公司,江苏南京210012;自然资源部第一海洋研究所,山东青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]赵健;蔡瑞阳;孙伟富-.集成奇异谱分析和长短期记忆网络的区域海平面变化预测)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(10):1508-1516
A类：
CDRs,SLAs
B类：
奇异谱分析,长短期记忆网络,海平面变化,变化预测,首套,全球海洋,海洋气候,气候数据集,季节变化,SSA,黄海海域,海平面异常,时空序列,去噪,网络构建,组合模型,时空分异,分异规律,高度一致,纬度,持续上升
AB值：
0.2197
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