利用SOM神经网络研究长江口邻近海域海表温度特征

利用SOM神经网络研究长江口邻近海域海表温度特征论文题目：基于SOM神经网络的长江口邻近海域海表温度特征研究摘要：长江口邻近海域海表温度是海洋环境中的重要参数之一，对气候变化、生物生态、海洋资源开发等具有重要影响。本研究利用SOM神经网络方法，对长江口邻近海域海表温度特征进行了研究。通过对观测数据进行处理和建模，得到了该海域的海表温度特征，并分析了其空间和时间变化规律。研究结果表明，长江口邻近海域海表温度呈现出显著的季节性变化，且受到多种因素的影响，包括海洋流体运动、陆地气候和人类活动等。关键词：SOM神经网络，海表温度，长江口邻近海域，空间变化，时间变化1.引言长江口邻近海域位于长江三角洲上游，是中国最大的河口潮汐区之一。该海域地理位置重要，对于研究长江河口的水动力、生态环境、水文地理和水资源开发等具有重要意义。其中，海表温度是一个重要的海洋环境参数，能够反映海洋的热力状况和气候变化趋势。因此，对长江口邻近海域海表温度特征进行研究具有重要意义。2.SOM神经网络介绍自组织映射神经网络(Self-OrganizingMap,SOM)是一种无监督学习神经网络模型，能够实现多维数据空间的非线性映射。SOM网络的核心是通过竞争学习和自适应权重调整，将输入数据映射到二维或多维空间的输出节点上，从而实现对数据的聚类和分类分析。3.数据收集和处理本研究利用长江口邻近海域的海表温度观测数据，包括历史观测数据和最新卫星遥感数据。通过对数据进行清洗和预处理，剔除异常值和缺失数据，确保数据质量可靠。4.SOM神经网络建模将处理后的海表温度数据输入到SOM神经网络中进行训练和建模。首先确定网络的拓扑结构，选择适当的网络规模和学习率等参数。然后，通过多次迭代优化网络权重和节点位置，使得网络能够自适应地将海表温度数据映射到二维空间中的输出节点上。5.结果分析根据SOM神经网络模型，得到了长江口邻近海域的海表温度特征图。通过对特征图的分析，可以观察到海表温度在空间和时间上的变化规律。结果显示，长江口邻近海域的海表温度呈现出明显的季节性变化，夏季较高，冬季较低。同时，海表温度受到海洋流体运动、陆地气候和人类活动等多种因素的影响，呈现出复杂的空间分布和变化趋势。6.讨论与展望本研究利用SOM神经网络方法对长江口邻近海域海表温度特征进行了初步研究。然而，由于数据限制和相关因素复杂性，研究结果还存在一定的局限性。今后的研究可以进一步完善数据采集和处理方法，探索更多的影响因素，并结合其他数据源进行综合分析。此外，可以考虑将SOM网络与其他机器学习方法相结合，提高模型的预测能力和准确性。7.结论本研究利用SOM神经网络方法对长江口邻近海域海表温度特征进行了研究，并得到了该海域的海表温度特征图。研究结果揭示了海表温度的季节性变化规律和受影响因素的复杂性。这对于理解长江口邻近海域的海洋生态环境和气候变化具有重要意义，为相关领域的研究提供了参考和基础。参考文献：1.Kohonen,T.(1997).Self-OrganizingMaps.SpringerSeriesinInformationSciences,30,3-30.2.Wang,L.,&Zhang,Z.(2016).ClimatechangeimpactsontheYangtzeRiverDeltaregion.Environmentalearthsciences,75(10),838.3.Karspeck,A.R.,&Kaplan,J.O.(2008).Simulatingthevariabilityofoceansurfacetemperature-induced