基于改进图卷积的多站点海浪高度预测方法

1

作者 卢鹏 王慧 +1 位作者 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 北大核心 2025年第4期37-42,共6页

海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-mean... 海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-means聚类对站点分组;其次提出缩放距离因子构建邻接矩阵以动态调整权重;最后结合扩张卷积的时空同步图卷积模块捕捉时空特征,非线性映射输出各组站点未来时段的海浪高度预测结果。在覆盖多维度场景的44个站点上进行大区域实验,结果表明,相比于LSTM和TCN等模型,SD-STSGCN的预测效果最好,该方法有效挖掘了多站点时空相关性,为海浪高度预测提供了有效的补充方案。 展开更多

关键词 海浪高度预测 多站点预测 时空同步图卷积 时空相关性 邻接矩阵

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基于自适应卷积和加权损失的浪高预测模型

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作者 郑宗生 赵泽骋 +1 位作者 张月维 王绪龙 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期47-51,共5页

有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预... 有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预测模型AC-LSTM(adaptive convlution LSTM)。该方法使用自适应卷积(Adaptive Convlution)提取波浪场的局部和全局特征,选择性地融合多尺度特征;使用考虑浪高等级的加权损失函数,缓解浪高数据中的类别不平衡问题。提出的模型在南海再分析数据集上进行实验,模型12 h的MAE、RMSE分别为0.152 m、0.223 m,表现优于流行的时空预测模型,可以有效进行区域浪高预测。 展开更多

关键词 有效波高预测 循环神经网络 自适应卷积 加权损失函数 多尺度

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基于EMD和VMD的SAR内波波长反演性能评估方法

3

作者 李彦超 谢涛 +2 位作者 李建 张雪红 王超 《海洋测绘》 北大核心 2025年第3期51-55,共5页

由于海洋内波在SAR图像中波形复杂、受环境因素干扰以及自身非线性非平稳特性,导致现有波长反演方法精度难以保障,且相关性能评估研究尚显匮乏。提出一种SAR内波波长反演性能评估方法,利用经验模态分解(EMD)和变分模态分解(VMD)对内波... 由于海洋内波在SAR图像中波形复杂、受环境因素干扰以及自身非线性非平稳特性,导致现有波长反演方法精度难以保障,且相关性能评估研究尚显匮乏。提出一种SAR内波波长反演性能评估方法,利用经验模态分解(EMD)和变分模态分解(VMD)对内波波长进行反演,引入均方根误差(RMSE)、Pearson相关系数等评估参数和能量、熵、平均强度、标准偏差、同质性等指标建立评估模型。实验结果表明:采用EMD时,Sentinel-1卫星和GF-3卫星内波波长反演的标准偏差分别为33.56 m、127.85 m;采用VMD时,Sentinel-1卫星和GF-3卫星内波波长反演的标准偏差分别为0.03 m、0.05 m。该评估模型能够为不同卫星选择更优反演方法进行内波波长反演。 展开更多

关键词 内波波长反演 合成孔径雷达 经验模态分解 变分模态分解 GF-3卫星 Sentinel-1卫星

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船载ADCP数据处理方案研究与软件实现

4

作者 陈献 姜德良 +1 位作者 张胜军 杨超 《海洋测绘》 北大核心 2025年第1期62-65,82,共5页

船载ADCP是当前开展走航海流观测的主要仪器。针对船载ADCP数据处理问题,以TRDI公司生产的该型设备及采集数据为样本,系统解析数据采集原理和采集过程中衍生的各型参数含义及作用,并在此基础上提出了数据处理的参数化方案,以及利用Pytho... 船载ADCP是当前开展走航海流观测的主要仪器。针对船载ADCP数据处理问题,以TRDI公司生产的该型设备及采集数据为样本,系统解析数据采集原理和采集过程中衍生的各型参数含义及作用,并在此基础上提出了数据处理的参数化方案,以及利用Python语言和Sqlite技术进行软件设计的思路和流程。处理结果表明,通过设置流速误差、相关性和回波强度等参数阈值进行数据过滤,并结合箱线图法和参考层法对单ping流速数据开展异常值与噪声剔除,有效完成数据质控;通过在软件中保留人机交互功能,能够进一步提升数据质控精细化水平。 展开更多

关键词 海流数据处理 声学多普勒海流剖面仪 参数方案 软件设计 人机交互

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珠江口沿江段及港外海域的水位推算能力分析

5

作者 杨冰倩 俞成明 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期34-37,共4页

为实现仅利用长期验潮站对珠江口沿江段及港外海域的水位控制,构建了区域1′×1′的精密潮汐模型,并利用基于潮汐模型与余水位法可显著扩大验潮站控制范围的优点,由长期站构建了余水位监控网。以历史同步水位数据评估海域内的水位... 为实现仅利用长期验潮站对珠江口沿江段及港外海域的水位控制,构建了区域1′×1′的精密潮汐模型,并利用基于潮汐模型与余水位法可显著扩大验潮站控制范围的优点,由长期站构建了余水位监控网。以历史同步水位数据评估海域内的水位推算能力,评估结果表明,对于珠江沿江段及珠江口港外大庙湾、三门岛至大星山范围的水位计算精度可满足相关规范的水位改正精度指标要求,评估结果可指导海域内水位控制方案设计,减少短期站的布设。 展开更多

关键词 水位推算 潮汐模型 余水位改正 适用性评估 珠江口

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联合验潮站、GNSS和卫星测高确定日本海平面变化

6

作者 王杰 贺小星 +2 位作者 熊华江 胡顺强 黄佳慧 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期38-41,62,共5页

日本海作为东北亚地区最大的边缘海,面临着海平面上升的威胁,准确的确定日本海平面变化对于研究海洋灾害具有重要的意义。基于验潮站、GNSS和卫星测高观测数据研究日本海平面变化,系统性的分析了海水温度、随机噪声模型、不同时段等因... 日本海作为东北亚地区最大的边缘海,面临着海平面上升的威胁,准确的确定日本海平面变化对于研究海洋灾害具有重要的意义。基于验潮站、GNSS和卫星测高观测数据研究日本海平面变化,系统性的分析了海水温度、随机噪声模型、不同时段等因素对日本海平面变化的影响。研究结果表明:日本海平面序列极值略滞后于海水温度序列1~2月,说明海水温度是影响海平面变化的重要因素。2013~2020年的绝对海平面变化平均速度为11.68 mm/a,分别是1993~2002年、2003~2012年绝对海平面的2.92倍、4.95倍,说明日本海绝对海平面正在加速上升。基于验潮站(VLM修正后)和卫星测高估计的日本海绝对海平面变化差值的平均值为1.03 mm/a,说明卫星测高技术可以用来研究区域绝对海平面变化。 展开更多

关键词 海平面变化 验潮站 卫星测高 随机噪声模型 全球导航卫星系统

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融合多重分解和差值修正的海浪波高预测研究 被引量：1

7

作者 卢鹏 姜星竹 +1 位作者 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期36-40,共5页

为了提升海浪波高预测精度,提出了融合多重分解和差值修正的海浪波高预测模型(J-DE-LSTM)。该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解,对波高数据进行一重分解,以及对分解后的残差分量进行二重分解;采用亲和力传播算法进行聚类降维并... 为了提升海浪波高预测精度,提出了融合多重分解和差值修正的海浪波高预测模型(J-DE-LSTM)。该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解,对波高数据进行一重分解,以及对分解后的残差分量进行二重分解;采用亲和力传播算法进行聚类降维并输人到长短期记忆网络进行预测获取初步预测值。建立波高观测值与初步预测值形成的差值序列进行三重分解,采用样本熵重构为趋势项和周期项并进行权重计算,构建粒子群算法优化极限学习机和LSTM的组合预测模型进行双轨并行预测;最后将预测结果与权重加权融合进行差值修正未来点位波高预测值。实验结果表明J-DE-LSTM模型较LSTM、TCN模型平均绝对误差提升约4.1%~11.5%,均方误差提升6.5%~15.2%。 展开更多

关键词 海浪波高预测 差值修正 样本熵 模态分解 加权融合

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实时PPP离岸潮位遥测方法与试验

8

作者 刘亮 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期18-21,共4页

为降低离岸潮位实时遥测成本,提高适用性,提出了基于实时精密单点定位的离岸潮位数据获取与提取方法,利用小型浮标搭载具有实时PPP和远程通讯功能的GNSS接收机进行离岸潮位遥测,原始观测数据经粗差剔除、均值化处理、S-G滤波后,较好地... 为降低离岸潮位实时遥测成本,提高适用性,提出了基于实时精密单点定位的离岸潮位数据获取与提取方法,利用小型浮标搭载具有实时PPP和远程通讯功能的GNSS接收机进行离岸潮位遥测,原始观测数据经粗差剔除、均值化处理、S-G滤波后,较好地剔除了风、浪、流等引起浮标姿态变化所带来的测量误差。研发了相应软硬件,并在天津港外海进行了试验,测试结果优于±8cm,整体中误差为±3.7cm,满足海洋观测规范要求。相较基于压力式传感器加声学通信的现行数据采集方式,该方法具有建设成本较低、观测方式简单、后期维护方便、产业化前景好等特点,可进一步在实际项目中推广使用。 展开更多

关键词 海洋测绘 潮位遥测 实时精密单点定位 实时数据流 S-C滤波

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融合IVMD的海表温度时空智能预测方法 被引量：1

9

作者 韩莹 曹允重 +2 位作者 张凌珺 赵芮晗 董昌明 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第3期53-57,61,共6页

精准的海洋表面温度(sea surface temperature, SST)预测在海洋和气象领域具有重要意义,如海洋渔业捕捞和海洋天气预报等。提出一种融合改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)的时空混合模型来预测SST,采用... 精准的海洋表面温度(sea surface temperature, SST)预测在海洋和气象领域具有重要意义,如海洋渔业捕捞和海洋天气预报等。提出一种融合改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)的时空混合模型来预测SST,采用中心频率观察法、残差指数最小化和皮尔逊相关系数改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD),去除SST序列冗余,利用图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)提取SST交互特征并结合长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)捕捉时间动态,提高预测精度。选取中国东海海域进行实证分析,实验结果表明:与现有模型对比,本文模型在均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差3个指标上均有显著提升,验证了本文模型的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 海洋表面温度预测 改进变分模态分解 皮尔逊相关系数 图卷积神经网络 长短时记忆网络

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基于虚拟潮位站技术的云潮位服务研究与应用 被引量：2

10

作者 刘辉 刘宏 +2 位作者 汪波 刘龙 陆建峰 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期22-26,共5页

针对疏浚工程施工对高质量、智能化实时水位信息服务的需求,设计并实现了可服务于疏浚工程施工活动的北斗实时水位信息服务云平台系统。系统采用了后端、计算存储中心和前端三层结构,使用北斗通信链路将三层结构连接起来,系统可根据施... 针对疏浚工程施工对高质量、智能化实时水位信息服务的需求,设计并实现了可服务于疏浚工程施工活动的北斗实时水位信息服务云平台系统。系统采用了后端、计算存储中心和前端三层结构,使用北斗通信链路将三层结构连接起来,系统可根据施工船舶的实时动态位置,应用区域高精度潮汐模型和区域高精度余水位模型,虚拟一个目标船舶专用的虚拟水位站,并根据该虚拟水位站的预报水位和余水位计算实时水位数据,通过北斗通信链路将实时水位数据传输至施工船舶。系统有效提升了实时水位信息服务的精度、可靠性和智能化水平,可为疏浚工程项目提供稳定可靠的实时水位数据服务。 展开更多

关键词 潮汐模型 虚拟水位站 实时水位 余水位模型 北斗通信 疏浚工程

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顾及时差特征的LSTM模型余水位短期预报

11

作者 冷建徽 许军 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期27-30,共4页

目前余水位预报都是采用单站方式,仅基于余水位的自相关性。针对较大范围的沿岸验潮站余水位预报,进一步结合余水位的空间强相关性和站间余水位的时差信息,以“预测站-辅助站”验潮站组的形式,由历史同步余水位数据训练多变量LSTM(long ... 目前余水位预报都是采用单站方式,仅基于余水位的自相关性。针对较大范围的沿岸验潮站余水位预报,进一步结合余水位的空间强相关性和站间余水位的时差信息,以“预测站-辅助站”验潮站组的形式,由历史同步余水位数据训练多变量LSTM(long short-term memory)长短期记忆网络模型,实现预测站的余水位预报。渤海沿岸四个长期验潮站的实例分析表明:所提的预报方法因增加利用了时域上的时差信息,预报精度优于三类单站方法,并显著增大了预报时长。方法可用于解决大范围航海动态水位保障中的余水位预报问题。 展开更多

关键词 海洋潮汐 动态水位 余水位预报 长短期记忆网络模型 潮时差

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北极海冰模型研究进展综述

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作者 孙芳 吴宝勤 +1 位作者 吴云帆 张永莉 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第4期54-57,63,共5页

海冰模式是目前国内外北极海冰历史重建、机制分析与预测未来演变的重要工具。通过比较主流海冰模式的关键参数化方案设置的异同,包括主要的热力学与动力学过程、海冰厚度再分布归纳了当前海冰模式的改进情况,回顾了海冰模式结果对于北... 海冰模式是目前国内外北极海冰历史重建、机制分析与预测未来演变的重要工具。通过比较主流海冰模式的关键参数化方案设置的异同,包括主要的热力学与动力学过程、海冰厚度再分布归纳了当前海冰模式的改进情况,回顾了海冰模式结果对于北极关键区域季节变化、年际差异与极端事件成因分析所提供的支持;最后,提炼出海冰模式未来发展的方向,为我国北极海冰模式构建与发展、北极海冰快速变化机制研究和北极海冰精细化预报工作提供参考。 展开更多

关键词 北冰洋海冰 海冰模式 参数化方案 海冰热力学过程 海冰动力学过程 机制分析

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基于机器学习的海面风速和有效波高联合反演

13

作者 梁月吉 蒋雪玉 +2 位作者 党毓茜 罗启迪 朱丙林 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第4期64-68,共5页

海面风速和有效波高(significant wave height,SWH)是海洋环境中的关键参数,两者之间关系密切。全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)可有效反演海面风速和SWH,然而已有研究局限于单一... 海面风速和有效波高(significant wave height,SWH)是海洋环境中的关键参数,两者之间关系密切。全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R)可有效反演海面风速和SWH,然而已有研究局限于单一参数的反演。为此,提出一种基于机器学习算法的海面风速和SWH联合反演方法。首先通过质量控制获取有效的气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system,CYGNSS)观测数据,进而分别采用随机森林、极端梯度提升、轻量梯度提升机、决策树和自适应增强算法建立联合反演模型,并对比分析其反演性能。经实验表明:极端梯度提升更适用于海面风速和SWH的联合反演,均方根误差分别为0.91 m/s和0.20 m,皮尔逊相关系数分别达到0.90和0.96。相对于传统的单一参数反演,本文方法能够实现对海面风速和SWH高效又准确的反演。 展开更多

关键词 全球导航卫星系统反射测量 海面风速 有效波高 机器学习 联合反演

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华南沿海海域历元统一的潮汐模型构建

14

作者 董斌斌 梁亚朋 +2 位作者 施紫鹏 星睿 欧阳莉婷 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第5期24-27,36,共5页

为提高海洋潮汐模型的精度与稳定性,采用差分的方法将华南沿海海域验潮站和卫星测高的调和常数统一历元至19年(2003-2021年),并利用二维浅水数值模拟法与blending同化法构建了8个天文分潮的精密潮汐模型(Q_(1)、O_(1)、P_(1)、K_(1)、S_... 为提高海洋潮汐模型的精度与稳定性,采用差分的方法将华南沿海海域验潮站和卫星测高的调和常数统一历元至19年(2003-2021年),并利用二维浅水数值模拟法与blending同化法构建了8个天文分潮的精密潮汐模型(Q_(1)、O_(1)、P_(1)、K_(1)、S_(2)、N_(2)、M_(2)、K_(2));采用函数拟合的方法构建了2个长周期分潮(Sa、Ssa)以及3个浅水分潮(M4、M6、MS4)的精密潮汐模型。最终完成了1′×1′分辨率的华南沿海海域历元统一的潮汐模型构建,13个分潮的综合精度优于4.87 cm,与目前主流全球潮汐模型精度相比有较大提升。 展开更多

关键词 潮汐模型 历元统一 调和常数 blending同化法 函数拟合法

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基于ConvLSTM网络的北极海冰时空序列预测研究

15

作者 夏成龙 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第4期48-53,共6页

为了开辟北极航运路线、支持极地科学研究和资源开发,准确预测海冰密集度(SIC)显得尤为关键。在海洋预报领域,统计预报发挥着重要作用。文章引入了一种级联式的卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)用于北极SIC的中、短期预测。该网络具备... 为了开辟北极航运路线、支持极地科学研究和资源开发,准确预测海冰密集度(SIC)显得尤为关键。在海洋预报领域,统计预报发挥着重要作用。文章引入了一种级联式的卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)用于北极SIC的中、短期预测。该网络具备图像处理和时空预测的能力,可用于对海冰时空序列进行精确的预报。它能够处理不同长度的输入序列,在各种数据情境下展现出强大的预测潜力。通过对网络架构进行优化,该架构取得了更强的性能,能够更准确地捕捉和分析SIC的动态变化。实验结果表明,该模型在7天预报中的均方根误差为0.0599,相关系数高达95.42%。 展开更多

关键词 北极海冰 人工智能 神经网络 卷积长短期记忆网络 海冰密集度

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一种基于深度学习的有效波高混合预测方法

16

作者 闫加宁 唐家昕 +2 位作者 任硕 董昌明 韩莹 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期41-45,共5页

作为重要的海洋环境参数,有效波高(SWH)的精准预测在海洋工程中具有重要意义。针对深度学习易陷入局部最优等问题,提出了一种融合深度-宽度的SWH混合预测方法。利用集成经验模态分解对SWH进行预处理,改善深度学习预测中普遍存在的滞后... 作为重要的海洋环境参数,有效波高(SWH)的精准预测在海洋工程中具有重要意义。针对深度学习易陷入局部最优等问题,提出了一种融合深度-宽度的SWH混合预测方法。利用集成经验模态分解对SWH进行预处理,改善深度学习预测中普遍存在的滞后性问题,同时将宽度学习系统与深度学习中的长短时记忆网络相融合,旨在提高预测精度。实验结果表明:与现有方法相比,基于本文模型的SWH预测方法不但在均方根误差、平均绝对误差等评价指标上得到有效提升,且具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 有效波高预测 深度学习 宽度学习系统 集成经验模态分解 长短时记忆网络

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精密重复轨迹卫星数据潮汐参数精化提取研究

17

作者 万利 暴景阳 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第5期18-23,共6页

为削弱卫星测高海面高数据观测噪声对潮汐信号提取的影响,提出了基于分段拟合的海面高数据预处理方法;同时为改进近岸及强流区潮汐参数获取精度,顾及了这类海域的海面高多变特性,提出了基于平均海面高分段设定的潮汐参数与海面高变化联... 为削弱卫星测高海面高数据观测噪声对潮汐信号提取的影响,提出了基于分段拟合的海面高数据预处理方法;同时为改进近岸及强流区潮汐参数获取精度,顾及了这类海域的海面高多变特性,提出了基于平均海面高分段设定的潮汐参数与海面高变化联合平差模型,以探测强流区海面变化过程。结果表明,应用改进的沿迹分析方法和长时序T/P、Jason系列测高卫星数据,经交叉点不符值统计分析,8个主要分潮综合潮高预报中误差在全球海洋降低到2.04 cm,全球3个强流区及其扩散区精度达到3~4 cm。研究结果可为潮汐模型精化提供更高质量的潮汐调和常数数据集,同时探测到强流区及其扩散体的海面高频变化序列,可用于研究强流的时变过程与规律。 展开更多

关键词 卫星测高 潮汐分析 低通滤波 平均海平面 精度分析

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基于分潮合成原理的时变时差水位改正方法研究

18

作者 陈傲琦 暴景阳 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第6期14-18,29,共6页

为提高水位改正精度,基于多分潮合成的综合潮高表示原理计算站间瞬时潮时差,探究站间潮时差变化的周期性规律。研究了时差偏差对水位内插精度的影响,细致分析了潮位内插误差与内插点位置、内插时刻的潮高相位,以及水位内插时段对应的潮... 为提高水位改正精度,基于多分潮合成的综合潮高表示原理计算站间瞬时潮时差,探究站间潮时差变化的周期性规律。研究了时差偏差对水位内插精度的影响,细致分析了潮位内插误差与内插点位置、内插时刻的潮高相位,以及水位内插时段对应的潮汐特征状态的依赖性。总结出如下规律:线性传播条件下,从空间位置上,精度最弱点在控制区域的中间部分;从时间尺度上,精度最弱点处于小潮期间,且在每个潮汐周期的最快涨落潮(即过零)时刻;虽然小潮期间的短周期调整作用明显强于大潮期间,但大潮期间水位改正误差更大。利用实测水位数据开展了天文变时差与统计变时差的对比分析,验证了时变时差方法在水位改正精度改善方面的有效性。 展开更多

关键词 水位改正 时变时差 分潮合成 精度评估 潮汐状态

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基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测 被引量：7

19

作者 卢鹏 年圣全 +2 位作者 邹国良 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2021年第2期34-39,共6页

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算... 针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法。算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测。为了比较和说明,以太平洋东北海盆海域和马尾藻海域的4个站点浮标数据进行实验。实验结果表明,本文提出的混合模型(VALM)将海浪高度数据分解为更平稳和更规则的子序列;可以更好的区分数据之间的重要程度,并能够携带更多信息的数据;与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和LSTM等模型进行比较,VALM模型的预测效果最好且具备一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 海浪高度预测 变分模态分解 注意力机制 长短期记忆神经网络 混合模型

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基于误差修正和LSTM的海浪高度预测模型 被引量：6

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作者 卢鹏 孙肖鹤 +2 位作者 邹国良 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第5期52-57,共6页

准确可靠的海浪高度预测是海洋工程和沿海工程应用的一项重要任务,如海洋渔业捕捞和近海勘探工程。提出一种基于误差修正和长短期记忆(LSTM)网络的海浪高度预测模型,采用自适应噪声完备集合经验模态(CEEMDAN)分解误差序列,产生误差模态... 准确可靠的海浪高度预测是海洋工程和沿海工程应用的一项重要任务,如海洋渔业捕捞和近海勘探工程。提出一种基于误差修正和长短期记忆(LSTM)网络的海浪高度预测模型,采用自适应噪声完备集合经验模态(CEEMDAN)分解误差序列,产生误差模态分量,根据斯皮尔曼(Spearman)产生的相关系数划分每个模态分量的权重,利用长短期记忆网络对误差模态分量进行预测,将权重和预测模态分量相结合,融合到未来对应点位的预测值中,提高预测精度。实验结果表明,在均方根误差(RMSE)、拟合优度(R^(2))等评价指标上,与极限学习机(ELM)、融合注意力机制LSTM(A-LSTM)等模型进行比较,CSLM模型的评价指标较好,验证了CSLM模型的有效性和可行性。 展开更多

关键词 海浪高度预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 斯皮尔曼相关性分析 长短期记忆网络 组合模型

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