基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

作者：卢鹏; 年圣全; 邹国良; ***; 郑宗生

来源：海洋测绘, 2021, 41(02): 34-39.

• 海浪高度预测
• 变分模态分解
• 注意力机制
• 长短期记忆神经网络
• 混合模型

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法。算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测。为了比较和说明,以太平洋东北海盆海域和马尾藻海域的4个站点浮标数据进行实验。实验结果表明,本文提出的混合模型(VALM)将海浪高度数据分解为更平稳和更规则的子序列;可以更好的区分数据之间的重要程度,并能够携带更多信息的数据;与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和LSTM等模型进行比较,VALM模型的预测效果最好且具备一定的鲁棒性。

• 单位
  上海海洋大学