摘要
利用神经网络模型预测未来风暴增水时,预测精度会随预测时序的延伸不断降低。基于长短期记忆(Long Short-Term Memory)神经网络模型,以风速、风向、气压和前时序的风暴增水数据作为模型输入,利用多个模型接力预测风暴增水时间序列,减小误差随模型的迭代累积,建立基于多模型平差接力的长时序风暴增水预测方法。对比不同地点和不同台风下的风暴增水预测分析结果,模型在渤黄海北部区域每月的均方根误差为4~7 cm,在黄海中部区域可控制在10 cm以内,能够较准确预测未来24 h的风暴增水。
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