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摘要
利用粤东沿岸各海洋站点的海温观测数据以及区域大气模式的气象预报数据，基于长短期记忆的神经网络方法，通过分析筛选训练数据，建立了高效的粤东近岸24 h海温预报方法。与观测资料进行对比，该方法在粤东近岸海域24 h海温预报的均方根误差和平均绝对误差分别为0.45℃和0.32℃，在珠江口沿岸的误差更小。进一步分析表明，气象要素与海温变化值的相关性比与高通滤波后的海温相关性更好。对海温变化值进行预报，而后叠加海温初始值，可以得到更加准确且稳定的预报结果。
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利用粤东沿岸各海洋站点的海温观测数据以及区域大气模式的气象预报数据，基于长短期记忆的神经网络方法，通过分析筛选训练数据，建立了高效的粤东近岸24 h海温预报方法。与观测资料进行对比，该方法在粤东近岸海域24 h海温预报的均方根误差和平均绝对误差分别为0.45℃和0.32℃，在珠江口沿岸的误差更小。进一步分析表明，气象要素与海温变化值的相关性比与高通滤波后的海温相关性更好。对海温变化值进行预报，而后叠加海温初始值，可以得到更加准确且稳定的预报结果。
