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
利用人工神经网络中的算法,建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明,人工神经 BP 网络方法在海浪的定性及定量预报上,均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到了一定的精度。文中还针对网络容易产生振荡...利用人工神经网络中的算法,建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明,人工神经 BP 网络方法在海浪的定性及定量预报上,均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到了一定的精度。文中还针对网络容易产生振荡,易发生不收敛的情况,建立了不同的预报方案并 BP 进行了对比分析,达到了较好的预报效果。展开更多
文摘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。
文摘利用人工神经网络中的算法,建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明,人工神经 BP 网络方法在海浪的定性及定量预报上,均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到了一定的精度。文中还针对网络容易产生振荡,易发生不收敛的情况,建立了不同的预报方案并 BP 进行了对比分析,达到了较好的预报效果。
