【摘 要】
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海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,上海电力大学,自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室
【基金项目】
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海洋大数据分析预报技术研发基金(2016YFC1401902),国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金(B201801029),上海市高校特聘教授(东方学者)项目(TP2016038),上海市科委部分地方院校能力建设项目(17050501900)
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海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时,只考虑了海表面温度的时间相关性,并未利用其空间相关性,使得预报精度受到限制。针对该问题,本文将区域内每天的海表面温度数据作为一个矩阵输入模型,便于时间和空间信息的提取,并提出了CA-ConvLSTM模型来预报海表面温度。该模型首先利用卷积层对海表面温度矩阵进行局部特征提取,然后通过注意力模型为矩阵序列分配权重,将权重与矩阵序列对应相乘得到加权特
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