|
|||||
|
|
| 基于Stacking机器学习模型的南海北部海温预报 | |
| 引用本文： | 孙昭,李云,江毓武,王兆毅.基于Stacking机器学习模型的南海北部海温预报[J].海洋预报,2023(1):39-45. |
| 作者姓名： | 孙昭 李云 江毓武 王兆毅 |
| 作者单位： | 1. 国家海洋环境预报中心自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室;2. 厦门大学海洋与地球学院 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划（2022YFC3105102）； |
| 摘 要： | 基于Stacking(ET-ET)的机器学习算法，利用美国国家环境预报中心再分析数据和MGDSST海温融合数据，建立了一套高效的海温长期预报方法，并在南海北部海域开展了1 a的表层海温长期预报实验。结果表明：基于Stacking(ET-ET)机器学习模型的表层海温长期预报的均方根误差降至0.52℃，平均绝对百分比误差降至1.58%，明显优于基于支持向量机、人工神经网络和长短期记忆模型的预报结果。 |
| 关 键 词： | 机器学习 Stacking 南海北部 海温预报 |