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基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究
1
作者
王漫漫
邹斌
+3 位作者
石立坚
曾韬
张颖
路敦旺
《海洋预报》
北大核心
2025年第1期11-22,共12页
已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略...
已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略实现对未来12个月北极海冰范围的多步预测。结果表明:24个月为模型的最佳输入长度;与另外3种基本的多步预测策略相比,Seq2Seq策略对12个月北极海冰范围预测的准确性更好,均方根误差为3.30×10^(5)km^(2)。
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关键词
北极海冰范围
长短期记忆网络
多步预测
策略
seq2seq策略
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职称材料
题名
基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究
1
作者
王漫漫
邹斌
石立坚
曾韬
张颖
路敦旺
机构
国家海洋环境预报中心
国家卫星海洋应用中心
自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室
国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室
出处
《海洋预报》
北大核心
2025年第1期11-22,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC2803300、2022YFC2807003)。
文摘
已有研究对北极海冰范围开展单步预测,而多步预测及其策略研究有待进一步探索。使用1979-2022年的北极月平均海冰范围数据,采用长短期记忆网络(LSTM)深度学习方法,结合递归(Recursive)、直接(Direct)、多输入多输出(MIMO)和Seq2Seq策略实现对未来12个月北极海冰范围的多步预测。结果表明:24个月为模型的最佳输入长度;与另外3种基本的多步预测策略相比,Seq2Seq策略对12个月北极海冰范围预测的准确性更好,均方根误差为3.30×10^(5)km^(2)。
关键词
北极海冰范围
长短期记忆网络
多步预测
策略
seq2seq策略
Keywords
Arctic sea ice extent
Long Short-Term Memory
multi-step prediction strategies
seq
2
seq
分类号
P731.32 [天文地球—海洋科学]
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作者
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1
基于LSTM的北极海冰范围多步预测策略研究
王漫漫
邹斌
石立坚
曾韬
张颖
路敦旺
《海洋预报》
北大核心
2025
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