| | 講 題 | 海象預報資料之深度學習修正 | | | 講 者 | 國家高速網路與計算中心 | | | 日 期 | 2019/09/25 | 長 度 | 00:09:30 | 人 氣 | 87 次 | | | 海象資訊的掌握為海洋國家向大海邁出腳步時是否穩健成功的關鍵因子，藉由本研究創新的、更高精度的、且貼近在地使用者需求的台灣高解析度海象預測模式，將可產出台灣周邊海域海象預測資訊，其可服務海洋產業、海洋事務管理之運作與決策分析。本研究先利用神經網路內插法將浮標量測資料進行補遺後，再訓練LSTM-RNN遞迴神經網路深度學習模型來修正高解析海象預測模式，而後針對海流速度、波高、波浪週期、以及波浪方向進行未來海象資料之預測分析。
| | | 提 供 | TANET台灣網際網路研討會-TANET2019 | | |
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