[发明专利]基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法在审
| 申请号： | 202110148400.7 | 申请日： | 2021-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN112836800A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 杨俊钢;尹鹏;王常颖 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第一海洋研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 武汉聚信汇智知识产权代理有限公司 42258 | 代理人： | 郝雅娟 |
| 地址： | 266061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法，属于北极海冰面积预测技术领域，该基于长短期记忆网络模型的多变量北极海冰面积预测方法包括以下步骤：S1，数据准备及预处理：获得t日之前的t‑3、t‑2、和t‑1的N个变量的观测数据，并对N个变量的观测数据进行归一化处理，将处理后的N个变量的观测数据通过时间滑窗进行时间步的拼接，生成序列数据样本集；通过将LSTM模型与CNN模型或者Attention模型结合使用的策略，使得CNN+LSTM网络模型和LSTM+Attention网络模型具备了提取高维特征能力，及筛选出部分重要信息并赋以较大权重的能力，解决了易出现序列信息丢失，难以刻画数据间结构的问题，进而提高了模型预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 网络 模型 多变 北极海 面积 预测 方法 | ||
【主权项】：
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