基于自注意力机制的深度学习的海洋三维温度场预测OA北大核心CSTPCD
Three-Dimensional(3-D)ocean temperature field prediction based on deep learning of self-attention mechanism
目前主要从时空角度出发对海洋三维温度场进行预测,却忽略了相邻位置的海温相关关系.为弥补这一不足,构建一种融合了自注意力记忆模块与卷积式长短时记忆神经网络(ConvLSTM)模型的SA-ConvLSTM三维温度场预测模型,不仅可以从历史三维温度场中提取海温时空特征,还能获取并记忆相邻点位置信息,从而实现对三维温度场时空变化的把握.实验结果表明:相较于ConvLSTM模型,SA-ConvLSTM模型在滑动预测与多步长递归预测实验下的均方根误差和平均绝…查看全部>>
While previous researches on the 3-D ocean temperature field prediction mainly focused on the perspective of spatial and temporal relationship which ignored the relationship of relative location,this article proposes a SA-ConvLSTM 3-D ocean temperature field prediction model which combines self-attention memory module and ConvLSTM.The new model is not only able to extract the spatial-temporal features in historical 3-D ocean temperature fields,but can obtain…查看全部>>
岳伟豪;徐永生;朱善良
青岛科技大学,山东青岛 266061||中国科学院海洋研究所,山东青岛 266071中国科学院海洋研究所,山东青岛 266071||中国科学院大学,北京 100094||青岛海洋科技中心,山东青岛 266000青岛科技大学,山东青岛 266061
海洋学
海水温度三维温度场预测自注意力记忆机制SA-ConvLSTM多步长递归预测
seawater temperature3-D ocean temperature field predictionself-attention memorySA-Conv-LSTMmulti-step recursive prediction
《海洋预报》 2024 (3)
22-32,11
崂山实验室科技创新项目(LSKJ202201406)国家自然科学基金(41906027)国家自然科学基金联合基金项目(U22A20587)国家自然科学基金-山东联合基金重点项目(U1406401)中国科学院战略先导计划(XDB42000000).
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