基于长短期记忆神经网络的海冰范围预测.pdf

基于长短期记忆神经网络的海冰范围预测 本文通过使用长短期记忆神经网络（LSTM）来解决全球海冰覆盖预测问题，提出了一种新的预测方法，为全球海冰的预测提供了一种新的解决方案。 一、知识点：长短期记忆神经网络（LSTM） * LSTM 是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够学习长期记忆和短期记忆。 * LSTM 通过精心设计的“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力，解决了 RNN 可能导致的梯度爆炸或者梯度消失等现象。 * LSTM 能够更好的处理时间序列问题。 二、知识点：时间序列预测分析 * 时间序列预测分析是利用过去一段时间内某事件的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。 * 时间序列模型最常用的工具便是递归神经网络（RNN）。 * RNN 的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。 三、知识点：激活函数 * 激活函数是神经元和网络的核心，它给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。 * sigmod函数和tanh函数是常用的激活函数。 四、知识点：网络的拓扑结构 * LSTM 的拓扑结构是一个特殊的 RNN 结构，能够学习短期记忆和长期记忆。 * LSTM 的关键是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行，细胞状态直接在整个链上运行，信息在上面流传。 五、知识点：门的结构 * 门是一种让信息选择式通过的方法。 * LSTM 包含三种门：忘记门、输入门和输出门。 * 忘记门决定丢弃什么信息，输入门决定添加什么信息，输出门决定输出什么信息。 六、知识点：海冰范围预测 * 海冰范围预测是海洋气候预测不可缺少的一部分，对船舶航行也有着重要的意义。 * 本文使用 LSTM 对全球海冰范围进行预测，实验结果证明了该方法的有效性和指导意义。 本文通过使用 LSTM 对全球海冰范围进行预测，提出了一种新的预测方法，为全球海冰的预测提供了一种新的解决方案。同时，本文也对 LSTM 的原理和结构进行了详细的介绍，为读者提供了一个深入了解 LSTM 的机会。