知识融合涡流轨迹预测网络

七天预报低轨迹误差

将涡流动力学先验与方向性离散知识融入网络设计,实现全球海洋中尺度涡流未来七天轨迹的可靠预测。

Xinmin, Zhang · 黄宝香 · Ge, Chen · Ge, Linyao · Radenkovic, Milena V. · 侯国家

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

参数信息

预测时长
7 天

技术优势

解耦经纬度

基于运动学分析,将轨迹的经度和纬度预测解耦,符合涡流传播的物理规律。

嵌入方向先验

将全球涡流传播的方向性离散先验知识嵌入解码器,提升预测性能。

迁移适应区域

通过预训练和模型迁移适应复杂局部区域,提升泛化能力。

应用场景