基于残差网络的海洋温跃层分析方法

作者：初晓; 孟祥鹤哲; 张凯; 胡成全

来源：吉林大学学报(理学版), 2020, 58(04): 960-964.

DOI：10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019337

• 卷积神经网络
• 残差网络
• 温跃层
• WOA13数据

首先,以世界海洋地图集2013(WOA13)海洋数据为实验数据,提出将不等距微分法、垂直梯度法应用于海洋数据预处理、海洋区域划分和跃层分析中,并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析,选取残差网络作为二分类实验的网络模型,在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合.其次,将残差网络模型用于温跃层分析判定,并针对改进模型进行超参数优化、残差单元改进、保留率调整等对比实验.实验结果表明,改进的ResNet-26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效,分类准确率超过94%.

• 单位
  长春财经学院; 吉林大学