| 基于深度学习的赤潮发生预报方法研究 |
| |
| 引用本文： | 余璇,石绥祥,徐凌宇,王蕾,YANG Fanlin.基于深度学习的赤潮发生预报方法研究[J].海洋通报(英文版),2021,23(2):36-56. |
| |
| 作者姓名： | 余璇 石绥祥 徐凌宇 王蕾 YANG Fanlin |
| |
| 作者单位： | 上海大学计算机工程与科学学院,上海 200444;上海大学计算机工程与科学学院,上海 200444;国家海洋信息中心,天津 300171;上海大学计算机工程与科学学院,上海 200444;上海大学上海先进通信与数据科学研究院,上海 200444;国家海洋局东海信息中心,上海 200136;School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China;Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China |
| |
| 摘 要： | 赤潮作为海洋灾害,对海洋渔业、生态、经济,以及人类生产、生活造成了严重影响.一直以来,赤潮受到研究者的广泛关注,但由于它的形成机制比较复杂,使得赤潮预报极具挑战.针对赤潮预报的研究问题,本文收集了厦门海域赤潮发生前后的海洋监测数据,结合皮尔逊相关系数、散布矩阵、复相关系数方法,分析多环境因子与赤潮发生多要素的关联情况,...
|
| 关 键 词： | 深度学习 神经网络 赤潮 相关性分析 预报 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
