【摘 要】
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通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表
【机 构】
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中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室,自然资源部北海预报中心,自然资源部北海信息中心
【基金项目】
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国家重点研究发展计划项目(2016YFC1402000,2015CB953904),国家自然科学基金项目(U1706216,41575067)资助
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通过合成分析和回归分析,研究了影响辽东湾海冰变化的局地和大尺度环流因子,并基于一种深度学习方法——长短时记忆神经网络(LSTM),建立了辽东湾海冰延伸期预报模型。结果表明,LSTM模型能较好地预报出未来15 d辽东湾海冰的总体发展趋势、浮冰外缘线离岸距离的振荡变化及峰值发生时间等关键特征,1~15 d预报的平均绝对误差为4.1~5.7 n mile①,均方根误差为5.4~7.5 n mile。LSTM模型的预报时效可达到15 d,较目前海冰数值预报(5~7 d)的时效延长一倍,且运算速度极快,能够节省大量
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