多步预测误差更低
利用卷积门控循环网络结合编码器-预报器结构，同时提取空间与时间相关性，实现区域多步波高预测，精度优于五种现有方法。
Youjun, Sun · 张华军 · Shulin, Hu · Jun, Shi · Jianning, Geng · Yixin, Su
Mathematics 2023
采用多输入多输出策略并引入波向、波周期作为外生变量，扩展样本空间，从而获得更低的预测误差。
使用编码器-预报器结构的卷积门控循环神经网络提取多级空间信息，与仅考虑时间依赖的方法相比能有效利用空间相关性。
在三大原油运输航线海域验证均取得较低预测误差，表明模型对不同海域具有泛化能力。