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加快打造原始創(chuàng)新策源地,，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù),，努力搶占科技制高點，為把我國建設(shè)成為世界科技強國作出新的更大的貢獻,。

——習近平總書記在致中國科學院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場,、面向國家重大需求,、面向人民生命健康，率先實現(xiàn)科學技術(shù)跨越發(fā)展,，率先建成國家創(chuàng)新人才高地,，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機構(gòu),。

——中國科學院辦院方針

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沈陽自動化所提出基于時空四維卷積網(wǎng)絡(luò)的海洋溫度預測模型

2021-10-20 沈陽自動化研究所

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語音播報

　　近日,，中國科學院沈陽自動化研究所在海洋溫度預測方法研究中取得新進展，提出的基于立體空間-時間的四維卷積模型高精度應(yīng)用于海水溫度預測,。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters上,，并申請相關(guān)專利,。

　　海洋溫度預測在全球變暖,、漁業(yè)和海洋環(huán)境保護等海洋相關(guān)領(lǐng)域占據(jù)關(guān)鍵地位，是海洋學方面的重要研究內(nèi)容。目前,，基于深度學習的預測方法均以時序預測為主,，忽視了海洋內(nèi)部的空間聯(lián)系，以點預測點的方式導致特征提取不充分,。此外,，海洋內(nèi)部不定期存在溫躍層，溫度變化趨勢在溫躍層位置發(fā)生驟變,，這加大了海洋溫度預測的難度,，因而目前對海水溫度的研究多集中于海表。

　　沈陽自動化所數(shù)字工廠研究室大數(shù)據(jù)課題組提出一種基于時空四維卷積網(wǎng)絡(luò)的模型,。該模型由四維卷積網(wǎng)絡(luò),、殘差網(wǎng)絡(luò)、再校準模塊三部分構(gòu)成,。研究利用四維卷積將海洋溫度同時從立體空間,、時間維度提取雙重特征；之后緊接殘差單元,，利用三維卷積進一步探索海洋的空間特征,；運用再校準模塊，探索,、量化各個區(qū)域特征的貢獻程度,，由此提高模型的質(zhì)量。實驗表明,，該模型對海洋0-2000m的水平及剖面預測均取得了高精度結(jié)果,，溫躍層的位置及形狀也可準確捕捉?？蒲腥藛T將其與主流算法對比,，在均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）,、預測精度（ACC）,、決定系數(shù)（R-Square）等指標上均為最優(yōu)。

　　該研究為海洋溫度預測提供了新的研究思路,，可為海洋環(huán)境感知相關(guān)項目提供核心技術(shù)支持,。

四維卷積網(wǎng)絡(luò)預測模型

　　近日，中國科學院沈陽自動化研究所在海洋溫度預測方法研究中取得新進展,，提出的基于立體空間-時間的四維卷積模型高精度應(yīng)用于海水溫度預測,。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters上，并申請相關(guān)專利,。
　　海洋溫度預測在全球變暖,、漁業(yè)和海洋環(huán)境保護等海洋相關(guān)領(lǐng)域占據(jù)關(guān)鍵地位,，是海洋學方面的重要研究內(nèi)容。目前,，基于深度學習的預測方法均以時序預測為主,，忽視了海洋內(nèi)部的空間聯(lián)系，以點預測點的方式導致特征提取不充分,。此外,，海洋內(nèi)部不定期存在溫躍層，溫度變化趨勢在溫躍層位置發(fā)生驟變,，這加大了海洋溫度預測的難度,，因而目前對海水溫度的研究多集中于海表。
　　沈陽自動化所數(shù)字工廠研究室大數(shù)據(jù)課題組提出一種基于時空四維卷積網(wǎng)絡(luò)的模型,。該模型由四維卷積網(wǎng)絡(luò),、殘差網(wǎng)絡(luò)、再校準模塊三部分構(gòu)成,。研究利用四維卷積將海洋溫度同時從立體空間,、時間維度提取雙重特征；之后緊接殘差單元,，利用三維卷積進一步探索海洋的空間特征,；運用再校準模塊，探索,、量化各個區(qū)域特征的貢獻程度,，由此提高模型的質(zhì)量。實驗表明,，該模型對海洋0-2000m的水平及剖面預測均取得了高精度結(jié)果,，溫躍層的位置及形狀也可準確捕捉?？蒲腥藛T將其與主流算法對比,，在均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）,、預測精度（ACC）,、決定系數(shù)（R-Square）等指標上均為最優(yōu)。
　　該研究為海洋溫度預測提供了新的研究思路,，可為海洋環(huán)境感知相關(guān)項目提供核心技術(shù)支持,。
　　四維卷積網(wǎng)絡(luò)預測模型
　　

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