基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型

• 作者: 赵宁 韩震
• 来源期刊: 海洋环境科学
• 关键词: 海水温度 西北太平洋 LM-BP神经网络 Argo数据
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 调查与研究
• 页码范围: 555-560
• 分类号: X143
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-6336.2012.04.021

摘要

以2007年西北太平洋海域Argo海表面温度、经纬度、深度为输入参数,利用LM-BP神经网络,构建了西北太平洋海水温度模型.将均方根差以及Pearson相关性系数作为检验指标,利用2008年和2009年的Argo数据对模型进行了检验.检验结果为:2008年均方根误差为0.7140℃,Pearson相关性系数为0.9968;2009年均方根误差为0.761 5℃,Pearson相关性系数为0.9965.表明所建立的基于LM-BP神经网络的Argo数据西北太平洋海水温度模型是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩震	上海海洋大学海洋科学学院	73	441	15.0	18.0
5	赵宁	上海海洋大学海洋科学学院	3	5	1.0	2.0