基于串联深度神经网络的Chl-a浓度短期预报方法研究

来源 :海洋预报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhq2000

【摘要】

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以浙江海洋保护区2019年5月生态浮标监测数据为基础,对叶绿素a(Chl-a)与各理化因子进行Pearson相关性分析,发现研究海域的Chl-a与溶解氧和pH呈显著正相关(P=0.01),与硝氮和磷酸盐呈显著负相关(P=0.05)。在此基础上,建立了一种串联深度神经网络(DNN)的Chl-a短期预报模型,该模型以5层神经网络为基本单元,采用前后串联方式构建了拥有6个隐层的DNN。实验结果显示:DNN模型能够较为准确地预测Chl-a浓度短期变化趋势,24 h和48 h预报结果的RMSE分别为1.25μg/L

【作者】

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何恩业李尚鲁杨静季轩梁高姗王丹

【机构】

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国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室,浙江省海洋监测预报中心

【出处】

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海洋预报

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

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DNN 神经网络深度学习串联神经网络叶绿素A

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2016YFC1401605、2016YFC1401800),广东省海洋遥感重点实验室(中国科学院南海海洋研究所)开放课题(2017B030301005-LORS2011)。

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期刊

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