典型文献
基于LSTM神经网络方法的粤东近岸海温预报
文献摘要：
利用粤东沿岸各海洋站点的海温观测数据以及区域大气模式的气象预报数据,基于长短期记忆的神经网络方法,通过分析筛选训练数据,建立了高效的粤东近岸24 h海温预报方法.与观测资料进行对比,该方法在粤东近岸海域24 h海温预报的均方根误差和平均绝对误差分别为0.45℃和0.32℃,在珠江口沿岸的误差更小.进一步分析表明,气象要素与海温变化值的相关性比与高通滤波后的海温相关性更好.对海温变化值进行预报,而后叠加海温初始值,可以得到更加准确且稳定的预报结果.
文献关键词：
神经网络;长短期记忆网络;粤东近岸;海温预报
中图分类号：
作者姓名：
林小刚;王兆毅;李竞时;庞运禧;罗荣真;闫桐
作者机构：
国家海洋局汕尾海洋环境监测中心站,广东汕尾516600;国家海洋环境预报中心,北京100081;热带海洋环境国家重点实验室(中国科学院南海海洋研究所),广东广州510301
文献出处：
引用格式：
[1]林小刚;王兆毅;李竞时;庞运禧;罗荣真;闫桐-.基于LSTM神经网络方法的粤东近岸海温预报)[J].海洋预报,2022(05):27-36
A类：
粤东近岸,海温预报
B类：
神经网络方法,沿岸,海洋站,观测数据,大气模式,气象预报,报数,训练数据,预报方法,观测资料,近岸海域,平均绝对误差,珠江口,气象要素,温变,高通滤波,初始值,长短期记忆网络
AB值：
0.211215
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