一种基于深度学习的海表温度混合预测方法

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...