卷积神经网络在近岸表层海温预报中的应用

针对数值预报和人工经验预报在近岸定点表层海温(sea surface temperature, SST)预报中预报准确度不高,将近岸台站定点SST预报转换为多元时间序列预测任务,应用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)构建近岸台站定点SST时间序列变化模型,对近岸台站每日最高海温、最低海温、平均海温进行预报,并与人工经验方法和长短期记忆网络(long short-termmemory,LSTM)方法进行对比试验。结果显示,在测试数据中相比人工经验预报,CNN方法全年日最高海温预报平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.36℃,平均下降0.14℃,均方根误差(root mean squared error, RMSE)为0.49℃,平均下降0.21℃,日最低海温预报MAE为0.36℃,平均下降0.17℃, RMSE为0.63℃,平均下降0.24℃,日平均海温预报MAE为0.30℃, RMSE为0.47℃,预报性能和LSTM模型预报性能相当。研究表明CNN应用于近岸SST预报具有可行性,能够有效地提高SST预报准...