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为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,long short-term memory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。 相似文献
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首先回顾了基于海底缆线的海峡水通量观测理论方法的发展历程,对基于电压测量的水通量反演方法进行了梳理,重点阐述了其中的关键观测要素和主要误差来源。为了提升系统可靠性、摒弃外界因素干扰,提出了一种基于感应电流测量的观测方法。对比传统方法,分析了本方法的优缺点,评估了基于本方法的海洋观测系统建设需求和可能性。最后应用本系统建立的一个理想海域——青岛胶州湾湾口各类海洋要素的典型取值范围,通过合理的特征尺度估算和量纲分析,估计了基于电流测量的观测系统中的各类设备的参数要求,其中关键测量器材——电流表至少应满足观测量程覆盖10~(–1)~10~1 m A,观测精度大于1μA,取样频率大于1/60 Hz。在电学测量仪器中,适应本系统要求的器材较普遍,可选择的测量仪器种类较丰富。 相似文献
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基于向外长波辐射、降水、大气再分析资料和 HYCOM(HYbridCoordinateOcean Model)盐度等资料,研究了 MJO(Madden-JulianOscillation,热带大气季节内振荡)对南海夏季降水的调制,并初步探讨了其对海洋表层盐度的影响。结果显示:MJO 对南海夏季降水有显著的调制作用,导致南海降水具有强的季节内变化,其最显著周期为45d。降水季节内信号在泰国湾北部、吕宋岛以西和台湾岛西南等迎风坡区域较强,而在越南外海的安南山脉背风区域较弱,且降水信号会随着 MJO 信号向东北方向移动。MJO 对流抑制(活跃)中心所在区域,低层大气辐聚减弱(增强),中层大气对流减弱(增强),导致降水减少(增加);此外,MJO 对流抑制(活跃)中心伴随的反气旋式(气旋式)环流会改变风场,风场减弱(增强)使得迎风区域的降水减少(增加)。MJO 引起的降水异常进一步影
响南海盐度,南海表层盐度也有明显的季节内变化特征,其显著周期和降水基本一致,为47d,且盐度异常信号也随降水异常向东北移动。本研究结果有助于进一步了解南海降水和表层盐度的季节内变化特征。 相似文献
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设计了 1种应用于 3CCD相机摄像系统中的脉冲氙灯光源。介绍了该光源的光谱特性和触发方式 ,同时计算了其包括闪光持续期和闪光频率范围等重要参数 相似文献