基于长短期记忆网络的波高预报

• 作者: 张少涵 张振昌 郭民权 高丽斌
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 海洋预报 波高预报 神经网络 RNN LSTM
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.08.052

摘要

采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立波高预报模型,对选取的坐标点的波高进行预报.实验结果显示:LSTM模型的预报值与数值模式模拟值的平均绝对误差与均方根误差都在厘米级,平均绝对误差MAE最小达到0.008m,均方根误差最小0.012m,相关系数R最大达到0.999.说明了LSTM在波高预报中的可行性,并且有很好的预报效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少涵	福建农林大学计算机与信息学院	4	2	1.0	1.0
2	张振昌	福建农林大学计算机与信息学院	5	1	1.0	1.0
3	高丽斌	福建农林大学计算机与信息学院	1	1	1.0	1.0