【摘 要】
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福建沿海常年受风暴潮灾害的影响,对风暴潮进行更加准确、快速的预报,具有重要性和必要性。深度学习拥有极强的非线性映射能力,并且在训练后能够快速计算结果,为风暴潮预报提供了新的可能。本文利用深度学习方法,对风暴潮预报进行了相关探索。首先,利用2008年福建省风暴潮漫堤预警辅助决策系统建立的网格化的假想台风增水数据库,构建最基础的多层感知机（MLP）单时刻增水预报模型,初步探究利用假想台风进行深度学习的
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福建沿海常年受风暴潮灾害的影响,对风暴潮进行更加准确、快速的预报,具有重要性和必要性。深度学习拥有极强的非线性映射能力,并且在训练后能够快速计算结果,为风暴潮预报提供了新的可能。本文利用深度学习方法,对风暴潮预报进行了相关探索。首先,利用2008年福建省风暴潮漫堤预警辅助决策系统建立的网格化的假想台风增水数据库,构建最基础的多层感知机（MLP）单时刻增水预报模型,初步探究利用假想台风进行深度学习的实验效果。其次,利用简单陆架模型生成系列台风的风暴潮,探究MLP单时刻预报方法的局限性以及长短期记忆网络（LSTM）时序增水预报的有效性。最后,利用导师组七五攻关课题数值模型生成的系列台风风暴潮增水模拟数据集,对福建沿海5个站位分别构建MLP单时刻增水预报模型以及6h、12h、24h的LSTM增水预报模型,并利用历史台风风暴潮增水结果进行后报检验,说明搭建的福建沿海LSTM增水预报模型方法的可行性。主要结论如下:（1）对于直线型台风路径引起的风暴潮,在台风路径汇聚点处,MLP单时刻增水的预报结果不稳定,而通过时序训练的LSTM模型增水预报误差更小,增水曲线更为平滑。（2）对于简单陆架模型生成的非直线型台风路径的风暴潮,MLP单时刻增水预报和LSTM时序增水预报误差都较小,且后者预测效果更优。（3）对于基于福建沿海实际地形的假想台风风暴潮,5个站位的LSTM增水预报误差均小于0.2m,LSTM较好地学习了时序台风因子与风暴潮之间的关系。历史台风对深度学习模型的初步检验结果表明,要想建立较为可靠的福建沿海风暴潮深度学习模型,还需要更多的假想台风样本。
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