【摘 要】
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随着海洋强国战略的提出,对海洋的大规模开发利用迅速发展。海洋运动深刻地影响着自然灾害、海洋军事、海洋渔业等蓝色领域;了解海洋,才能更好的开发海洋,其中海洋表面温度是海洋运动的重要风向标。为此,对海洋表面温度的有效预报研究成为相关领域的研究热点。针对目前预测方法中存在的预测精度低、预测时间短、误差大等缺点,本文以海洋时空数据集为数据基础,以深度学习方法为研究手段,提出两种具有高精度、低误差、长时间的
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随着海洋强国战略的提出,对海洋的大规模开发利用迅速发展。海洋运动深刻地影响着自然灾害、海洋军事、海洋渔业等蓝色领域;了解海洋,才能更好的开发海洋,其中海洋表面温度是海洋运动的重要风向标。为此,对海洋表面温度的有效预报研究成为相关领域的研究热点。针对目前预测方法中存在的预测精度低、预测时间短、误差大等缺点,本文以海洋时空数据集为数据基础,以深度学习方法为研究手段,提出两种具有高精度、低误差、长时间的预测网络模型。海表温度预测问题具有明显的时空特性,为提高时间特征依赖性关系,在区域海域引入空间特征,使在时空特性的作用下,强化模型预测能力。为此,通过对全球范围海洋温度的规律性分析,选取并处理高精度融合海表温度数据集,将时序序列温度集转换为时空序列温度集,为模型的数据输入奠定基础。为进一步强化长期依赖性关系,数据输入采用时空数据集,同时引入注意力机制对全局时空特征进行加权再分配。以长短期记忆网络为研究基础,保持其时序序列处理能力和长期序列依赖性关系的优势,提出一种基于编解码架构的预测模型（AMED-LSTM）。在I04区域将该模型与长短期记忆模型进行性能对比,短期预测实验中,该模型的平均RMSE误差为0.3918℃,降低24.38%;平均MAE误差为0.2276℃,降低27.21%;PACC为96.10%,提升1.60%。AMEDLSTM在短期预测中误差整体较低,预测性能有了一定提升。为利用时空序列数据集中的空间特征信息,以卷积长短期记忆网络为基础网络提取时空序列中的空间特征;为聚合时空序列的长期空间特征关联性,扩大局部空间特征感受野,搭建一种自注意力记忆单元用于聚合提取的空间特征;同时,为进一步全局调控长期时空特征依赖性,引入多层注意力网络;提出一种基于编解码结构的、结合多注意力机制的卷积长短期记忆网络模型（MAES）。在I05区域将该模型与卷积长短期记忆网络进行对比分析,短期5天预测实验中,MAES的平均RMSE误差为0.6214℃,降低10.72%;平均MAE为0.4918℃,降低13.70%;PACC为97.73%,提高0.36%;在长期10天预测实验中,MAES的平均PACC保持在98%±0.5%的较高水平,模型鲁棒性较好。
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