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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时,预测均方差为0.507 6,在水深1 500m时,预测均方差为0.003 7。所构建的模型随着海洋深