摘要

准确预测东海等区域海域的海表温度对生态监测、气候风险评估、渔业管理和海军行动至关重要。

计算机科学 > 机器学习

[提交于 2026 年 6 月 10 日]

标题：用于东海高分辨率海表温度预测的 PCA 增强自适应 NVAR 框架

作者：Sherkhon Azimov, Susana López-Moreno, Eric Dolores-Cuenca, JinYong Choi, Sangil Kim

摘要：准确预测东海等区域海域的海表温度（SST）对于监测海洋生态系统、评估气候风险、管理渔业以及开展海军行动至关重要。传统数值海洋模型能够提供可靠预测，但计算成本高，且往往不适合实时预测。许多深度学习方法也难以处理高维时空海洋数据，并且在较长预测时段内会出现误差累积。本研究基于我们此前提出的自适应下一代储备池计算（Adaptive NVAR）框架，该框架最初是在合成动力系统上提出并测试的，并将其扩展至海洋预测。我们提出了一种降阶预测框架，将奇异值分解（SVD）与 Adaptive NVAR 结合，用于预测东海的 SST 动态

Comments: Subjects: 机器学习（cs.LG） MSC classes: 37M10, 62M20, 86A08, 86A05 Cite as: arXiv:2606.12141 [cs.LG] (or arXiv:2606.12141v1 [cs.LG] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12141

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From: Susana Lopez-Moreno [view email]
[v1] Wed, 10 Jun 2026 14:34:13 UTC (5,646 KB)

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