發(fā)布時間：2024-06-10 19:48

　　海表面溫度是海洋科學研究中重要的參數(shù)之一,有效預測海表面溫度對海洋災害預警、海洋經(jīng)濟以及海洋生態(tài)環(huán)境研究具有重大意義。針對海表面溫度具有周期性、持續(xù)性、非平穩(wěn)性和非線性的特性,首先利用基于局部加權回歸的周期趨勢分解方法將原始海表面溫度序列分解為周期項、趨勢項和余項,挖掘海表面溫度的潛在信息并去除序列中的隨機噪音,再結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡模型的優(yōu)點,搭建神經(jīng)網(wǎng)絡來預測未來5天內(nèi)的海表面溫度。通過與其它模型的預測效果進行對比,實驗結(jié)果表明,本文方法在預測海表面溫度時具有較好的預測精度,能夠?qū)崿F(xiàn)海表面溫度的有效預測。

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本文編號：3991818