基于STL的海表面温度预测算法

海表面温度是海洋科学研究中重要的参数之一，有效预测海表面温度对海洋灾害预警、海洋经济以及海洋生态环境研究具有重大意义。针对海表面温度具有周期性、持续性、非平稳性和非线性的特性，首先利用基于局部加权回归的周期趋势分解方法将原始海表面温度序列分解为周期项、趋势项和余项，挖掘海表面温度的潜在信息并去除序列中的随机噪音，再结合长短期记忆网络模型的优点，搭建神经网络来预测未来5天内的海表面温度。通过与其它模型的预测效果进行对比，实验结果表明，本文方法在预测海表面温度时具有较好的预测精度，能够实现海表面温度的有效预测。