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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，包括以下步骤:（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于所述训练集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测；本发明所用数据资源和计算资源少，计算速度更快，预测时效长；突出次表层海温的经向扰动，更能体现热带太平洋次表层海温异常东传的特征。
主权项：1.一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集热带太平洋次表层海温数据、Nino3.4观测数据，并对数据进行预处理，构建训练数据集；（2）搭建加入了注意力机制SENet的CNN模型；（3）基于训练数据集和模型进行训练；（4）生成预测产品利用皮尔森积矩相关系数计算得到ENSO预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于改进卷积神经网络利用热带太平洋次表层海温异常的预测ENSO方法
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