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本发明提供一种基于STL‑NN模型的海表面温度预测算法,其包括以下步骤:S1.采用基于局部加权回归的周期‑趋势分解方法将SST数据T分解为季节项S、趋势项C和余项R;S2.将分解得到的季节项S、趋势项C和余项R输入到神经网络预测模型中,得到若干天SST数据的预测值。该模型首先通过STL分解出SST的季节分量、趋势分量和剩余分量,确保SST数据的高效利用;在搭建神经网络预测模型时有效结合了LSTM模型的优点,能够利用其较强非线性逼近能力有效的对数据进行建模,最终预测出未来五天内的SST。在充分考虑
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 111428908 A (43)申请公布日 2020.07.17 (21)申请号 20201
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