典型文献
数值模型和智能模型的海浪预报能力比较
文献摘要：
利用基于深度学习的多隐层结构的时空序列预测神经网络,对风-浪实况大数据进行信息挖掘并构建智能预报模型,推理大洋-海域尺度非平稳态浪场时空演化过程,并在业务应用中与数值模型进行对比.结果表明:大数据驱动的智能预报的精度与数值预报相当;费效比比数值预报降低近700倍;业务流程与数值预报几乎一致,便于改造系统;业务应用情景比数值预报更广泛.此外,高效灵活的智能预报技术与新型计算设备相结合,可使海浪预报从业务中心进一步下沉到新兴的涉海行业实体中.
文献关键词：
海浪预报;智能预报;深度学习;大数据;费效比
中图分类号：
作者姓名：
屈远;高志一;蔡靖泽;王久珂;侯放
作者机构：
国家海洋环境预报中心,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]屈远;高志一;蔡靖泽;王久珂;侯放-.数值模型和智能模型的海浪预报能力比较)[J].海洋预报,2022(05):17-26
A类：
B类：
数值模型,智能模型,海浪预报,时空序列预测,实况,信息挖掘,智能预报,预报模型,大洋,海域,非平稳,时空演化,在业,业务应用,大数据驱动,数值预报,费效比,比比,比数,业务流程,应用情景,高效灵活,预报技术,计算设备,涉海
AB值：
0.38649
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