基于卷积神经网络的黄渤海区域海浪预报
江飞飞1
王智峰1
李昊倩2
李锐2
1.中国海洋大学,山东青岛 2661002.国家海洋局北海预报中心,山东青岛 266100;山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室,山东青岛 266100
摘要：有效波高的准确预报对于从事各种海洋活动具有重要意义,现有预报方法多以数值预报为主.而在深度学习方面的预报,多是对实测站点的单点预报,对于区域海浪场的研究较少.本研究基于三年ERA5数据,通过使用开发的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,对黄渤海区域的有效波高进行了未来3～96 h逐3 h预报.使用点评价方法和场评价方法,将预报值与目标值对比分析.结果表明,开发的CNN模型在短时预报方面准确性极高,在12 h预报的结果对比上,相关系数基本在0.93,平均绝对百分误差在20％左右,且运行速度快.在长时预报方面也有良好的适用性,相关系数多在0.8以上,平均绝对百分误差普遍在30％以下.说明本次的模型能够对海上救援、海洋工程建设等活动提供参考.
关键词：卷积神经网络(CNN)模型有效波高区域预报黄渤海区域深度学习
分类号：P731.33(海洋基础科学)
论文发表日期：2025-10-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 46-55 )
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