【摘 要】
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海水温度是研究海洋认识海洋的一个重要物理量,掌握海水温度的变化对我们研究和利用海洋有着重要作用。人工智能算法的发展为更好的利用海洋大数据提供了一种新的方式,其中由于基于长短期记忆（LSTM）网络的一系列算法在处理长时间序列数据上有着明显优势的原因而得到越来越广泛地应用。所以本文首先基于LSTM网络算法建立了Univariate-LSTM-SST模型、Multivariate-LSTM-SST模型、
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海水温度是研究海洋认识海洋的一个重要物理量,掌握海水温度的变化对我们研究和利用海洋有着重要作用。人工智能算法的发展为更好的利用海洋大数据提供了一种新的方式,其中由于基于长短期记忆（LSTM）网络的一系列算法在处理长时间序列数据上有着明显优势的原因而得到越来越广泛地应用。所以本文首先基于LSTM网络算法建立了Univariate-LSTM-SST模型、Multivariate-LSTM-SST模型、Univariate-Conv LSTM-SST模型和Multivariate-Conv LSTM-SST模型四种海表温度10日预报模型,并对四种模型的预测结果进行分析,找出模型各自的优劣,以此最终建立了OOI-Multivariate-SST模型,最后对OOI-Multivariate-SST模型的10日预测效果与其他模型进行了对比分析。本文选取了我国东海的一片海域作为研究区域,该海域一半临近我国大陆东部,另一半与太平洋海域有重合,该区域还位于日本暖流北上路径上,海表面温度受各方面因素的影响较大,一定程度上具有代表性。数据采用美国国家海洋和大气管理局官网的OISST V2.0高分辨率日平均海温数据和客观分析海气通量数据集中的四个影响海表温度变化的物理量,数据时间序列长度为1985年至2009年。首先对数据进行插值和归一化处理并按照7:2:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集,然后使用划分好的数据集建立四种海表温度10日预报模型并对其中参数进行调整优化,选出最优的参数最终建立四种模型,使用优化好的四种模型进行海温预预测并分析预测结果,通过结果分析得出各个模型的优劣,最后建立OOI-Multivariate-SST模型并对其预测结果进行对比分析。对OOI-Multivariate-SST模型10日预测结果和之前建立的四种模型的预测结果进行对比分析可以得出结论:多变量10日海表温度预报模型Multivariate-LSTM-SST模型和Multivariate-Conv LSTM-SST模型在整体预测结果上要优于单变量海表温度预报模型Univariate-LSTM-SST模型和Univariate-Conv LSTM-SST模型,考虑了区域影响因数的Univariate-Conv LSTM-SST模型和Multivariate-Conv LSTM-SST模型在10日预测结果中前3或4天的预测效果差于单点海表温度预报模型,在第4或5天开始预测结果优于单点海表温度预报模型。充分考虑了变量以及区域因数的OOI-Multivariate-SST模型预测效果最好,能够很好地反应10日海温的波动变化,并且解决了预测滞后性的问题,使模型在极值处也能有较为不错的预测效果。本文设计了Univariate-LSTM-SST模型、Multivariate-LSTM-SST模型、UnivariateConv LSTM-SST模型和Multivariate-Conv LSTM-SST模型并进行相关分析最终建立OOIMultivariate-SST模型,最终模型在进行海表温度10日预测时预测精度较高,能够较精确的反应温度变化,初步完成了基于LSTM网络的海表水温预报理论方法及应用研究,具有一定的理论和应用价值。
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