基于LSTM的海表面高度异常预测方法

来源 :舰船电子工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhouyu2

【摘要】

：

海表面高度异常(SSHA)是海洋系统中重要的参数之一,论文首次利用深度学习中的长短期记忆神经网络(LSTM)对海表面高度异常(SSHA)进行预测。将SSHA的预测当作时间序列预测问题,采用stacked-LSTM,建立海表面高度异常预测模型。该模型能够捕捉SSHA序列变化的规律,处理序列变化长期依赖问题。通过实验探索了stacked-LSTM预测模型的最佳参数设置,并使用中国南海海域的CORA再分

【作者】

：

江璟瑜徐丹亚韩宁生王子赫

【机构】

：

中国石油大学（华东）计算机与科学技术学院,南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）

【出处】

：

舰船电子工程

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

海表面高度异常深度学习长短期记忆神经网络数据驱动 sea surface height anomaly deep learning long short-

【基金项目】

：

国家自然科学基金重大研发计划(编号:41890851),国家自然科学基金项目(编号:61873280,61873281,61672033,61672248,61972416),山东省泰山学者专项基金项目(编号:tsqn201812029),山东省自然科学基金项目(编号:ZR2019MF012),中央高校建设基金项目(编号:18CX02152A,19CX05003A-6)资助

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