基于支持向量回归的海洋次表层温度异常预测

来源 :江苏海洋大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：wangzi7890

【摘要】

：

运用卫星海洋遥感技术观测海洋次表层温度异常有助于了解海洋内部异常及其动力过程。利用海表温度、海表风场、海表盐度和海表高度等4个参数,结合网格搜索法(Grid-search)和交叉验证法(Cross-validation)探索了最优参量的输入组合,构建了支持向量回归(SVR)模型。利用构建的模型对海洋次表层温度异常(STA)进行了预测,并结合Argo数据对预测精度进行了验证。结果表明,在水深100m

【作者】

：

张驰孙佳龙秦江涛颜永豪王立泽

【机构】

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江苏海洋大学测绘与海洋信息学院,江苏省海洋资源开发研究院,自然资源部海洋信息技术创新中心

【出处】

：

江苏海洋大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

海洋次表层温度异常支持向量回归 Argo数据网格搜索法交叉验证法 subsurface ocean temperature anomalysupport

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(40974016),自然资源部海洋信息技术创新中心开放基金课题,连云港高新区重点研发计划项目(ZD201905),江苏省高校海洋科学技术优势学科建设项目,测绘工程国家一流本科专业建设点建设项目

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