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研究報告

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海洋雷達表面流場之深度學習短時預測初探
自行研究
發布日期:110-10-08
發布單位:海洋產業及工程研究中心
一、研究緣起、目的

我國在海洋雷達表面海流觀測網之建置已在亞太地區居領先地位,觀測網逐時產出之二維平面表層海流數據,在海難搜救、海洋污染擴散等海洋科學議題,已逐步有相關應用。

二、研究內容

為使近即時產出之流場資訊可以應用在防災應變上,本自行研究計畫擬嘗試導入具深度學習技術,依觀測資訊開發12至24小時之流場短時預測產品,導入並驗證雷達測流短時預測模組之可靠度,提供海難搜索救援所需之流場短時預測數據。

三、研究成果
1.研究發現輸入過去72小時的流速就足夠用來開發流場短時預測,更多時數的歷史資料,並不真正意味著該模型將更加準確。
2.探討訓練所需的回合數(Epochs),根據測試結果發現,大約50個Epochs就足以訓練模型而不會過度擬合,並先透過濾潮、資料調節等前處理,能有效提升及維持預測品質、更有助於收斂與擬合。
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  • 更新日期: 111-12-30
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