大數(shù)據(jù)背景下,遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的獲取難度正不斷降低,這種數(shù)據(jù)開放在進(jìn)行大面積和難以測量環(huán)境的檢測識(shí)別時(shí)提供了巨大便利。海冰的動(dòng)態(tài)變化是影響海洋尤其是極區(qū)海洋反照率的關(guān)鍵因素,更是全球熱量交換系統(tǒng)的重要組成部分。大量研究表明,海洋與氣候特征之間存在顯著的相互作用,準(zhǔn)確獲取北極海冰的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,對(duì)全球氣候變化預(yù)測具有重要作用。近年來,依托愈發(fā)充足的數(shù)據(jù)、不斷優(yōu)化的硬件設(shè)備與層出不窮的算法模型,深度學(xué)習(xí)方法蓬勃發(fā)展,逐漸滲透到各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中。本文以深度學(xué)習(xí)方法為基礎(chǔ),首先分析了海冰密集度數(shù)據(jù)集在不同情形下的預(yù)測可用性,基于評(píng)估結(jié)果開展了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,LSTM）在海冰面積預(yù)測領(lǐng)域的相關(guān)研究。最后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識(shí),對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)和優(yōu)化,提出了適用于多變量海冰面積時(shí)間序列預(yù)測的深度學(xué)習(xí)方法。論文的主要研究工作如下:（1）對(duì)NSIDC、SICCI和BLM三種海冰密集度數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比分析,按照緯度、密集度、北極航道航段分情況評(píng)估不同數(shù)據(jù)集的適用性,為實(shí)現(xiàn)不同預(yù)測目標(biāo)（如長時(shí)間預(yù)測或具體區(qū)域預(yù)測）的北極海冰面積變化趨勢(shì)提供數(shù)據(jù)選擇依據(jù)。（2）采... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)流程對(duì)比

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文7開始興起，并且在之后很長一段時(shí)間內(nèi)都是人工智能領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)。近年來，一些深度學(xué)習(xí)模型已逐漸應(yīng)用于時(shí)間序列研究領(lǐng)域，在時(shí)間序列處理方向，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域，如自然語言處理[63-64]、動(dòng)作識(shí)別[65]、語音識(shí)別[66]，在時(shí)間序列預(yù)測領(lǐng)域上的應(yīng)用則有金融時(shí)間序列預(yù)測[67-68]、環(huán)境預(yù)測[69]、流量預(yù)測[70]，有農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的預(yù)測[71]，也有與海洋相關(guān)的風(fēng)暴潮預(yù)測[72]、海浪有效波高預(yù)測[73]及對(duì)波浪的預(yù)報(bào)[74]等。因?yàn)閺?qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)處理的新模式。如圖2.2，輸入神經(jīng)元接收訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，通過各隱藏層學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的部分特征，特征之間用不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)鏈接，通過訓(xùn)練不斷更新網(wǎng)絡(luò)鏈接的權(quán)重以改變鏈接強(qiáng)度，直至模型輸出滿足模型要求。圖2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由圖2.2可以發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著非線性、自適應(yīng)的信息處理機(jī)制，這種機(jī)制表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)由大量簡單單元構(gòu)成，這些單元彼此相連但功能相對(duì)簡單，一般來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有”四非”特征。(1)非線性。網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元可處于兩種狀態(tài)：激活或抑制，在數(shù)學(xué)上這種行為表現(xiàn)為一種線性行為，他們可以通過具有閾值(或稱偏置)的激活函數(shù)來完成該功能。具有閾值的神經(jīng)元，可構(gòu)成性能更佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。(2)非局限性。生物神經(jīng)系統(tǒng)大多是由多個(gè)廣泛神經(jīng)元組成，系統(tǒng)在進(jìn)行行為時(shí)，某個(gè)神經(jīng)元并不足以起決定作用，而是高度依賴神經(jīng)元之間的相互作用關(guān)系。任何一個(gè)神經(jīng)元的作用域都不是局部的，而是可能通過網(wǎng)絡(luò)鏈接波及全網(wǎng)。(3)非常定性。之所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，是因?yàn)樗鼜?qiáng)大的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，除了處理的信息變化多端外，在處理信息的同時(shí)，非線性動(dòng)力系統(tǒng)本身可能也在演化(比

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文8是線性的，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可能會(huì)“退化”為一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)在的主流激活函數(shù)主要是Sigmoid、Tanh、Relu，下面分別給予簡單介紹。（1）Sigmoid函數(shù)xex11)(f2-(1)Sigmoid函數(shù)圖如下，圖2.3Sigmoid函數(shù)Sigmoid函數(shù)的值域位于(0，1)之間，當(dāng)輸入較大值時(shí)，函數(shù)會(huì)返回一個(gè)接近1的值，反之，如果輸入較小，返回值將接近0。正是因?yàn)檫@個(gè)特性，Sigmoid函數(shù)的輸出有時(shí)候被當(dāng)作概率使用。(2)Tanh函數(shù)xxxxeeeexxTanhf)()(2-(2)其圖像如圖2.4所示，圖2.4Tanh函數(shù)雙曲正切函數(shù)Tanh實(shí)際上是Sigmoid函數(shù)的線性組合，所以它的一些特性與Sigmoid相似。不同于Sigmoid函數(shù)的是，Tanh函數(shù)的置于在(-1，1)之間，在某些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出負(fù)值也有

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3591187