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Wave forecast in the Atlantic Ocean using a double-stage ConvLSTM network
被引量:
1
1
作者
Lin Ouyang
Fenghua Ling
+2 位作者
Yue Li
Lei Bai
Jing-Jia Luo
《Atmospheric and Oceanic Science Letters》
CSCD
2023年第4期45-50,共6页
海浪预报对海上运输安全至关重要.本研究提出了一种涵盖物理信息的深度学习模型Double-stage ConvLSTM(D-ConvLSTM)以改进大西洋的海浪预报.将D-ConvLSTM模型与海浪持续性预测和原始ConvLSTM模型的预测技巧进行对比.结果表明,预测误差...
海浪预报对海上运输安全至关重要.本研究提出了一种涵盖物理信息的深度学习模型Double-stage ConvLSTM(D-ConvLSTM)以改进大西洋的海浪预报.将D-ConvLSTM模型与海浪持续性预测和原始ConvLSTM模型的预测技巧进行对比.结果表明,预测误差随着预测时长的增加而增加.D-ConvLSTM模型在预测准确度方面优于前二者,且第三天预测的均方根误差低于0.4 m,距平相关系数约在0.8.此外,当使用IFS预测风替代再分析风时,能够产生相似的预测效果.这表明D-ConvLSTM模型的预测能力能够与ECMWF-WAM模式相当,且更节省计算资源和时间.
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关键词
海浪预测
深度学习
预测模型
大西洋
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职称材料
题名
Wave forecast in the Atlantic Ocean using a double-stage ConvLSTM network
被引量:
1
1
作者
Lin Ouyang
Fenghua Ling
Yue Li
Lei Bai
Jing-Jia Luo
机构
institute
for
climate
and
application
research
(
icar
)/
collaborative
innovation
center
on
forecast
and
evaluation
of
meteorological
disasters
(
cic-femd
)
Shanghai AI Laboratory
出处
《Atmospheric and Oceanic Science Letters》
CSCD
2023年第4期45-50,共6页
基金
supported by the National Key Research and Development Program of China[grant number 2020YFA0608000]
the National Natural Science Foundation of China[grant number 42030605].
文摘
海浪预报对海上运输安全至关重要.本研究提出了一种涵盖物理信息的深度学习模型Double-stage ConvLSTM(D-ConvLSTM)以改进大西洋的海浪预报.将D-ConvLSTM模型与海浪持续性预测和原始ConvLSTM模型的预测技巧进行对比.结果表明,预测误差随着预测时长的增加而增加.D-ConvLSTM模型在预测准确度方面优于前二者,且第三天预测的均方根误差低于0.4 m,距平相关系数约在0.8.此外,当使用IFS预测风替代再分析风时,能够产生相似的预测效果.这表明D-ConvLSTM模型的预测能力能够与ECMWF-WAM模式相当,且更节省计算资源和时间.
关键词
海浪预测
深度学习
预测模型
大西洋
Keywords
Wave forecast
Deep learning
Prediction model
Atlantic ocean
分类号
P731.33 [天文地球—海洋科学]
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作者
出处
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被引量
操作
1
Wave forecast in the Atlantic Ocean using a double-stage ConvLSTM network
Lin Ouyang
Fenghua Ling
Yue Li
Lei Bai
Jing-Jia Luo
《Atmospheric and Oceanic Science Letters》
CSCD
2023
1
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