基于多变量LSTM神经网络模型的风暴潮临近预报     

刘媛媛  张丽  李磊  刘业森  陈柏纬  张文海 《海洋通报》2020,39(6):689-694

台风的风暴潮是台风引发的一种重要次生灾害，对沿海城市带来的威胁是多方面的。及时准确地预报风暴潮，对沿海地区采取合理措施减少人员伤亡和经济损失具有重要意义。本文利用长短期记忆神经网络 （LSTM） 模型，综合考虑风速、 风向、气压等气象因素和前时序的潮位数据，建立了风暴潮的临近预报模型。结果表明，基于 LSTM 的临近预报模型具有相当的预报技巧，利用前时序的风速和风向数据以及潮位数据建立的模型可对风暴潮潮位进行准确地预测。研究还表明，仅考虑前时序潮位的预测模型误差最大，考虑气压后的模型预测能力有一定进步，而考虑风的要素以后，预测的效果提升更为明显。  相似文献