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基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测
被引量:
1
1
作者
罗德杨
郑飞
陈权亮
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2022年第1期94-104,共11页
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,...
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。
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关键词
全球平均表面温度
年际信号时间序列预测
集合经验模态分解
长短期记忆神经网络
深度学习预测模型
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题名
基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测
被引量:
1
1
作者
罗德杨
郑飞
陈权亮
机构
成都信息工程大学大气科学学院
中国科学院大气物理研究所国际气候与环境研究中心
出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2022年第1期94-104,共11页
基金
国家自然科学基金项目41876012、41861144015。
文摘
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。
关键词
全球平均表面温度
年际信号时间序列预测
集合经验模态分解
长短期记忆神经网络
深度学习预测模型
Keywords
Global mean surface temperature
Prediction of inter-annual signal
Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)
Long Short-Term Memory(LSTM)
Deep learning prediction model
分类号
P466 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的全球平均表面温度年际信号时间序列的预测
罗德杨
郑飞
陈权亮
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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