基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型 |
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引用本文: | 杜家豪,聂婕,叶敏,宋德瑞,高振,魏志强.基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型[J].海洋环境科学,2023(6):944-954. |
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作者姓名: | 杜家豪 聂婕 叶敏 宋德瑞 高振 魏志强 |
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作者单位: | 1. 中国海洋大学信息科学与工程学部;2. 国家海洋环境监测中心;3. 中国海洋大学数学科学学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YFF0704000);;国家自然科学基金项目(62172376); |
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摘 要: | 海表面温度(sea surface temperature, SST)是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型(deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN)。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局(nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA)的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的...
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关 键 词: | 海表面温度 时空预测 多尺度 深度神经网络 注意力机制 |
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