【摘 要】
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海表温度（SST）是海洋水文的重要参数，准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先，针对SST序列数据的多噪声特点，采用变分模态分解方法（VMD）预处理，以减少噪声对预测结果的影响。其次，将卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）结合，同时提取SST序列的空间与时间特征，以提高预测精度。最后，本文提出了一种基于深度学习并融合了去噪模块的SST预测模型，选取我国东海海域
【基金项目】
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南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）基金项目（SML2020SP007）； 国家自然科学基金项目（62076136）；
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海表温度（SST）是海洋水文的重要参数，准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先，针对SST序列数据的多噪声特点，采用变分模态分解方法（VMD）预处理，以减少噪声对预测结果的影响。其次，将卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）结合，同时提取SST序列的空间与时间特征，以提高预测精度。最后，本文提出了一种基于深度学习并融合了去噪模块的SST预测模型，选取我国东海海域的SST进行实证研究。通过与基线模型、现有模型的对比，证明了本文模型不但在SST的预测精度方面提升明显，而且具有较好的鲁棒性。
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