【摘 要】
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基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测
【机 构】
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河海大学海洋学院,国家海洋信息中心,天津市滨海新区气象局,大连海洋大学海洋科技与环境学院应用海洋研究所,61741部队
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC1401903),国家自然科学基金(41776004),河海大学中央高校基本科研业务费(2016B12514)
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基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子,分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差,RMSE分别降低了41.3%和38.8%,MAE平均降低了43
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