融合图卷积和注意力机制的GRU海面温度预测模型OA北大核心CSTPCD
海面温度(sea surface temperature,SST)是影响海洋气候变化的关键因素之一,SST的精确预测对海洋气象、航海等相关领域具有重要意义。为同时捕获空间和时间相关性,本文提出了一种融合图卷积(graph convolution,GC)和注意力机制的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)海面温度预测模型(graph convolutional recurrent unit-attention mechan…查看全部>>
王丽娜;宋悦;王旭东;吕路莹;董昌明
南京信息工程大学人工智能学院/未来技术学院,江苏南京210044 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东珠海519080南京信息工程大学人工智能学院/未来技术学院,江苏南京210044南京信息工程大学人工智能学院/未来技术学院,江苏南京210044南京信息工程大学人工智能学院/未来技术学院,江苏南京210044南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东珠海519080 南京信息工程大学海洋科学学院,江苏南京210044
海洋学
海面温度图卷积门控循环单元注意力机制
《海洋科学》 2024 (5)
P.1-12,12
南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)资助项目(SML2020SP007)国家自然科学基金项目(42192562)。
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