【摘 要】
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类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产
【机 构】
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广东海洋大学数学与计算机学院,广东海洋大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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广东省普通高校重点科研项目“创新强校工程”资助(2018KTSCX091);广东省大学生创新创业训练计划项目资助(CXXL2019082);“海之帆”起航计划科技发明制作类项目资助(qhjhkj201806)
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类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地
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