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利用机器学习模型预测中国沿海海平面变化
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作者 陈建珩 许东峰 姚志雄 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期108-118,共11页
该文利用线性回归函数,根据卫星测高及中国沿海6个验潮站数据估算出1993—2020年中国沿海绝对海平面上升速率为4.17±1.32 mm a,相对海平面上升速率为4.47±0.90 mm a。将1958—2020年的大气数据、海洋数据及气候模态指数作为... 该文利用线性回归函数,根据卫星测高及中国沿海6个验潮站数据估算出1993—2020年中国沿海绝对海平面上升速率为4.17±1.32 mm a,相对海平面上升速率为4.47±0.90 mm a。将1958—2020年的大气数据、海洋数据及气候模态指数作为预报因子,建立了长短期记忆神经网络模型(LSTM模型)、循环神经网络模型(RNN模型)、门控循环单元神经网络模型(GRU模型)和支持向量机回归模型(SVR模型)等多种神经网络模型对中国沿海6个验潮站周边的相对海平面变化趋势进行预测。模型评估结果表明,同时引入大气变量、海洋变量及气候模态指数变量的LSTM模型取得的预测值与观测值的平均相关系数和均方根误差分别为0.866和19.279 mm,在4种模型中表现最佳,可以作为一种新型的预测相对海平面变化的方法。 展开更多
关键词 海平面上升 相对海平面 绝对海平面 垂直地壳运动 卫星测高 潮位 LSTM神经网络模型 时间序列预测
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