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海洋大數(shù)據(jù)分析預(yù)報技術(shù)
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海洋大數(shù)據(jù)分析預(yù)報技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030787385
- 條形碼：9787030787385 ; 978-7-03-078738-5
- 裝幀：精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
海洋大數(shù)據(jù)分析預(yù)報技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書從數(shù)據(jù)和人工智能的角度進行海洋預(yù)測預(yù)報與挖掘分析，依托海洋大數(shù)據(jù)科技部重點研發(fā)專項，全書分為三個部分，**部分?jǐn)?shù)據(jù)篇介紹海洋大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用；第二部分方法篇，介紹約20種海洋大數(shù)據(jù)的專用方法與技術(shù)，特別是基于人工智能的海洋新技術(shù)；第三部分是應(yīng)用篇，介紹前述技術(shù)的重點應(yīng)用。本書研究內(nèi)容全部應(yīng)用建立在團隊研發(fā)基礎(chǔ)上，并非轉(zhuǎn)載和引用，并且有詳細(xì)的與傳統(tǒng)方法對照效果。
海洋大數(shù)據(jù)分析預(yù)報技術(shù) 目錄
目錄第1章概述 1 1.1 大數(shù)據(jù)與海洋大數(shù)據(jù) 1 1.1.1 大數(shù)據(jù)概述 1 1.1.2 海洋大數(shù)據(jù)概述 1 1.2 海洋大數(shù)據(jù)特征 2 1.2.1 多源性 2 1.2.2 多模態(tài) 3 1.2.3 3B 挑戰(zhàn) 4 1.2.4 小樣本貧信息 4 1.2.5 高不確定性 5 參考文獻 6 第2章海洋大數(shù)據(jù)資源 7 2.1 面向分析預(yù)報的海洋大數(shù)據(jù) 7 2.1.1 海洋實測數(shù)據(jù) 7 2.1.2 海洋遙感數(shù)據(jù) 10 2.1.3 海洋數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品 11 2.1.4 再分析產(chǎn)品 13 2.1.5 專題數(shù)據(jù) 16 2.1.6 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù) 17 2.2 數(shù)據(jù)處理 17 2.2.1 數(shù)據(jù)清洗 18 2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)處理 19 2.2.3 數(shù)據(jù)融合 21 2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與評估 23 2.3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 23 2.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 26 2.3.3 數(shù)據(jù)不確定性分析 28 參考文獻 30 第3章海洋大數(shù)據(jù)管理技術(shù) 31 3.1 海洋大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu) 31 3.1.1 大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展概況 31 3.1.2 主流的大數(shù)據(jù)架構(gòu) 35 3.1.3 海洋大數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu) 38 3.2 海洋大數(shù)據(jù)存儲管理 40 3.2.1 海洋大數(shù)據(jù)存儲架構(gòu) 40 3.2.2 海洋大數(shù)據(jù)存儲模式 41 3.2.3 海洋大數(shù)據(jù)管理技術(shù) 46 3.3 海洋大數(shù)據(jù)分析處理 51 3.3.1 海洋大數(shù)據(jù)分析處理架構(gòu) 51 3.3.2 海洋大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù) 52 3.3.3 方法庫構(gòu)建技術(shù) 56 參考文獻 58 第4章海洋大數(shù)據(jù)典型挖掘分析方法概述 60 4.1 回歸方法 60 4.1.1 KNN 回歸 60 4.1.2 線性回歸 63 4.1.3 logistic 回歸 65 4.1.4 EM 回歸 67 4.2 聚類方法 69 4.2.1 k-means 聚類算法 69 4.2.2 動態(tài)時間規(guī)整 71 4.3 關(guān)聯(lián)方法 74 4.3.1 Apriori 算法 75 4.3.2 基于Spark 的并行關(guān)聯(lián)分析方法 76 4.3.3 列聯(lián)表 79 4.3.4 皮爾遜相關(guān)系數(shù) 80 4.3.5 肯德爾/斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù) 81 4.4 分類方法 82 4.4.1 支持向量機 82 4.4.2 隨機森林 84 4.5 可視分析方法 85 4.5.1 平行坐標(biāo)可視分析 86 4.5.2 散點圖可視分析 87 參考文獻 89 第5章海洋大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)預(yù)測方法 91 5.1 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)預(yù)測方法 91 5.2 典型深度學(xué)習(xí)預(yù)測方法 94 5.2.1 海洋數(shù)據(jù)時間序列預(yù)測與深度學(xué)習(xí) 94 5.2.2 典型深度學(xué)習(xí)預(yù)測分析算法 95 5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 97 5.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法 98 5.3.1 LSTM 模型與原理 98 5.3.2 LSTM 特性與用途 100 5.3.3 GRU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 101 5.3.4 ConvLSTM 101 5.3.5 EEMD 102 5.3.6 注意力機制 102 5.3.7 雙階段注意力機制 104 5.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法 106 5.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 106 5.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 107 5.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 108 5.4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性 109 5.4.5 幾種典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 110 5.4.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 113 參考文獻 115 第6章海表溫度大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 117 6.1 海表溫度預(yù)報概況 117 6.1.1 統(tǒng)計預(yù)報 117 6.1.2 數(shù)值預(yù)報 117 6.1.3 大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 118 6.2 海表溫度多尺度時空特征和規(guī)律分析 119 6.2.1 海表溫度年尺度時空特征 119 6.2.2 海表溫度月尺度時空特征 121 6.2.3 海表溫度日尺度時空特征 126 6.2.4 海表溫度變化規(guī)律分析 132 6.3 海表溫度環(huán)境要素關(guān)聯(lián)關(guān)系 132 6.3.1 基于相關(guān)分析的海表溫度的時空相關(guān)影響分析 132 6.3.2 基于熵和信息流的海氣界面多物理過程對海表溫度的影響分析 137 6.3.3 基于信息流的上層海洋多環(huán)境因子對海表溫度的影響分析 141 6.4 海表溫度大數(shù)據(jù)預(yù)報應(yīng)用 144 6.4.1 基于動態(tài)時間規(guī)整分析的海表溫度大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 144 6.4.2 基于時空注意力機制的海表溫度大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 146 6.4.3 海表溫度大數(shù)據(jù)預(yù)報示范應(yīng)用 152 參考文獻 162 第7章海面高度大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 165 7.1 海面高度預(yù)報概況 165 7.1.1 統(tǒng)計預(yù)報 165 7.1.2 數(shù)值預(yù)報 165 7.1.3 大數(shù)據(jù)預(yù)報 166 7.2 海平面高度多尺度時空特征和規(guī)律分析 168 7.2.1 全球海平面高度變化規(guī)律 168 7.2.2 我國海平面高度變化規(guī)律 170 7.2.3 南海海平面高度變化規(guī)律 171 7.3 海面高度動力環(huán)境要素關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 173 7.3.1 基于關(guān)聯(lián)分析的海氣界面多物理過程對海平面高度的影響分析 173 7.3.2 基于相關(guān)分析的上層海洋多環(huán)境因子對海平面高度的影響分析 177 7.4 海面高度大數(shù)據(jù)預(yù)報應(yīng)用 179 7.4.1 基于通道殘差注意力機制的海面高度異常大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 179 7.4.2 基于多模態(tài)融合的海面高度異常大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 181 7.4.3 海面高度異常大數(shù)據(jù)預(yù)報示范應(yīng)用 183 參考文獻 187 第8章海洋三維溫鹽大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 191 8.1 海洋三維溫鹽場構(gòu)建概況 191 8.1.1 統(tǒng)計方法 191 8.1.2 動力學(xué)方法 192 8.1.3 大數(shù)據(jù)方法構(gòu)建 193 8.2 海洋三維溫鹽垂向建模及規(guī)律分析 194 8.2.1 多源多要素動態(tài)分析垂向建模規(guī)律 194 8.2.2 主模態(tài)多約束*優(yōu)分析垂向建模規(guī)律 199 8.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂向建模規(guī)律 208 8.2.4 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)垂向建模規(guī)律 210 8.3 海洋三維動力環(huán)境要素關(guān)聯(lián)建模分析 213 8.3.1 溫度和鹽度剖面延拓分析 213 8.3.2 水團模糊聚類分析 215 8.3.3 模型方法比較分析 216 8.4 海洋三維溫鹽要素大數(shù)據(jù)預(yù)報應(yīng)用 220 8.4.1 基于垂向映射方法的水下三維溫鹽大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 220 8.4.2 海洋三維溫鹽大數(shù)據(jù)預(yù)報系統(tǒng)業(yè)務(wù)化運行 222 8.4.3 海洋三維溫鹽大數(shù)據(jù)預(yù)報示范應(yīng)用 225參考文獻 227 第9章臺風(fēng)路徑大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 230 9.1 臺風(fēng)路徑預(yù)報概況 230 9.2 西北太平洋臺風(fēng)移動規(guī)律分析 231 9.2.1 臺風(fēng)路徑時空分布特征分析 231 9.2.2 臺風(fēng)路徑聚類分析 235 9.3 西北太平洋臺風(fēng)路徑關(guān)聯(lián)因子分析 242 9.3.1 逐步回歸與互信息結(jié)合的大氣、海洋因子與臺風(fēng)路徑的關(guān)聯(lián)分析 242 9.3.2 基于注意力機制的關(guān)鍵因子與臺風(fēng)路徑的關(guān)聯(lián)分析 246 9.4 西北太平洋臺風(fēng)路徑大數(shù)據(jù)預(yù)報應(yīng)用 248 9.4.1 基于CNN 的臺風(fēng)路徑大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 248 9.4.2 基于DNN 的臺風(fēng)路徑大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 251 9.4.3 臺風(fēng)路徑大數(shù)據(jù)預(yù)報示范應(yīng)用 253 參考文獻 256 第10章赤潮發(fā)生概率大數(shù)據(jù)分析預(yù)報 259 10.1 赤潮發(fā)生概率預(yù)報概況 259 10.1.1 赤潮災(zāi)害概況 259 10.1.2 分析預(yù)報概況 262 10.2 赤潮發(fā)生規(guī)律分析 264 10.2.1 我國近海赤潮發(fā)生規(guī)律分析 264 10.2.2 福建沿海赤潮特征 267 10.2.3 赤潮發(fā)生前后環(huán)境狀況特征 268 10.3 赤潮發(fā)生因子關(guān)聯(lián)分析 269 10.3.1 基于列聯(lián)表方法的赤潮發(fā)生因子關(guān)聯(lián)分析 270 10.3.2 赤潮發(fā)生因子閾值范圍 274 10.4 赤潮發(fā)生概率大數(shù)據(jù)預(yù)報應(yīng)用 278 10.4.1 基于BP-RBF 的赤潮發(fā)生概率大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 279 10.4.2 基于GRU 的赤潮發(fā)生概率大數(shù)據(jù)分析預(yù)報模型 280 10.4.3 赤潮發(fā)生概率大數(shù)據(jù)預(yù)報示范應(yīng)用 283 參考文獻 288
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