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Wave forecast in the Atlantic Ocean using a double-stage ConvLSTM network 被引量：1
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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. 展开更多
关键词 海浪预测 深度学习 预测模型 大西洋
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