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基于海洋時(shí)序數(shù)據(jù)的溫度預(yù)測(cè)與補(bǔ)全方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-03-22 07:26
  海洋與人類的生存和可持續(xù)發(fā)展息息相關(guān)。一方面,海洋有著豐富的各種能源,包括生物資源,能源資源,旅游資源;另一方面當(dāng)前海洋也存在諸多問題與潛在風(fēng)險(xiǎn),包括海洋環(huán)境污染,氣候變暖,海洋生物多樣化減少,海平面上升等與我們?nèi)祟惷芮邢嚓P(guān)的亟需我們解決的共同難題。而海洋溫度這一指標(biāo)的變化情況,可以說是海洋健康狀況的晴雨表,通過對(duì)海洋溫度的預(yù)測(cè)以及歷史海洋溫度數(shù)據(jù)的補(bǔ)全,可以讓我們對(duì)整個(gè)海洋的氣候特征,變化規(guī)律,發(fā)展趨勢(shì)有進(jìn)一步的了解,對(duì)海洋氣象學(xué),海洋漁業(yè),海洋環(huán)境,海洋生物信息等學(xué)科有著重要意義。本文基于全球海洋Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)散點(diǎn)資料集(V3.0)中的溫鹽深數(shù)據(jù)集,從中選取了2008年-2018年11年的數(shù)據(jù),對(duì)海洋表層水溫的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析和研究。本文選取了包括傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model)、長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LSTM(Long Short Term Memory)、LSTM模型的變體GRU(Gated Recu... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于海洋時(shí)序數(shù)據(jù)的溫度預(yù)測(cè)與補(bǔ)全方法研究


Argo浮標(biāo)分布圖

年度,數(shù)據(jù)


第1章緒論6圖1.2各年度數(shù)據(jù)量圖由于前期觀測(cè)條件有限以及數(shù)據(jù)質(zhì)量原因,2007年以前的年數(shù)據(jù)量不足一千萬條,為了更好地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,本文選取的數(shù)據(jù)從2008-2018年共計(jì)11年數(shù)據(jù)。再從中選取特征數(shù)據(jù)進(jìn)行不同時(shí)空尺度下的溫度預(yù)測(cè)。(3)LSTM-GRU聯(lián)合多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全從上圖中可以發(fā)現(xiàn),2008年之前的數(shù)據(jù)量較少,這對(duì)于我們分析歷史溫度數(shù)據(jù)十分不利;Argo浮標(biāo)統(tǒng)計(jì)了自2000年以來的數(shù)據(jù),對(duì)于之前的海洋溫度數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)質(zhì)量都很難達(dá)到進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的地步;雖然2008年以后,數(shù)據(jù)量有了很明顯的提升,但是對(duì)于特定地區(qū),特定經(jīng)緯度的數(shù)據(jù)量也時(shí)而會(huì)出現(xiàn)長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)缺失,單純的用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法很難對(duì)缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全。為了解決上述問題,將LSTM-GRU聯(lián)合多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間步長進(jìn)行調(diào)整,從相鄰的前后數(shù)據(jù)對(duì)中間缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,以期在數(shù)據(jù)補(bǔ)全上取得較好效果。1.4章節(jié)安排針對(duì)上述研究內(nèi)容并結(jié)合本文研究重點(diǎn),論文共設(shè)置為以下五個(gè)章節(jié):第一章緒論。介紹本論文的研究背景和意義,介紹國內(nèi)外Argo浮標(biāo)現(xiàn)在的使用情況以及海洋溫度預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀,提出本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排。第二章海洋大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)介紹。介紹海洋大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí),并對(duì)本文用到的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行介紹。第三章LSTM-GRU聯(lián)合多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同時(shí)空尺度下的溫度預(yù)測(cè)

海洋,體系,浮標(biāo)


第2章海洋大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)介紹9圖2.1海洋立體觀測(cè)體系圖本文所用的數(shù)據(jù)全部來自于Argo浮標(biāo)。Argo浮標(biāo)是一種具有上下自動(dòng)沉涪數(shù)據(jù)獲娶數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙δ艿男滦秃Q笥^測(cè)浮標(biāo)。Argo浮標(biāo)主要由壓強(qiáng)、溫度和電導(dǎo)率傳感器、液壓驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、微機(jī)控制系統(tǒng)和數(shù)據(jù)發(fā)射系統(tǒng)等構(gòu)成。一般情況下,Argo浮標(biāo)被工作人員布放在特定觀測(cè)區(qū)域,Argo浮標(biāo)會(huì)根據(jù)設(shè)定好的觀測(cè)周期進(jìn)行定期的下潛與上浮,獲得的觀測(cè)數(shù)據(jù)是在浮標(biāo)上浮的過程中進(jìn)行的,得到一系列的剖面浮標(biāo)數(shù)據(jù)。到達(dá)海面時(shí),根據(jù)GPS重新校準(zhǔn)經(jīng)緯度信息以及各傳感器的精度,并通過GPS將測(cè)量數(shù)據(jù)傳送到Argo浮標(biāo)的地面接收站,經(jīng)信號(hào)轉(zhuǎn)換處理后發(fā)送給浮標(biāo)相關(guān)的科研機(jī)構(gòu)和組織[11]。Argo浮標(biāo)根據(jù)觀測(cè)型號(hào)的不同,觀測(cè)要素也不一樣,但觀測(cè)的要素基本上是壓強(qiáng),溫度,鹽度和溶解氧,更新率根據(jù)調(diào)查者設(shè)定的周期的不同而不同,大多數(shù)Argo浮標(biāo)的更新周期為10天,也有2天、7天和15天等。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)測(cè)研究[D]. 楊函.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào):3093877

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