毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述背景简介 海洋表面温度是海洋物理性质中的最基本要素之一。
海洋水团的划分、海水不同层次的锋面结构、还留的性质判别等都离不开海水温度这一要素。
海洋表面温度是认识和了解上层海洋生物地球物理化学过程和海气相互作用的一把钥匙。
掌握水温的分布变化规律对巩固国防、推动国民经济发展有着重要的意义。
近些年来温室效应加距，海平面上升也加距，作为全球重要环境问题的海平面变化已经越来越成为海洋科学家和气象学家共同关注的热点问题。
海洋表面温度变化能够充分体现环境的变化情况，海洋表面污染的增多和全球的环境的污染以及二氧化碳的排放致使气温的升高，都会引起海洋表面温度的升高，同时海洋温度同时又有四季的周期变化的特点。
准确预测海洋温度的时空分布在海洋和大气研究中具有重要意义，然而由于海洋的复杂性和不确定性导致预测精度一直较低。
研究现状在2013年何全军、曹静等人基于非线性算法的FY-3A/VIRR 数据的海洋表面温度SST的反演，对于全球船舶站观测数据和FY-3A/VIRR数据建立匹配数据集，选择单月匹配数据采用多元回归模型计算得到了适用于FY-3A/VIRR数据的非线性海表温度反演算法，能够实现FY-3A/VIRR数据的高精度SST产品反演，并独立于匹配数据采用最小绝对偏差法进行精度测试，结果显示具有高度一致性。
Zhang和 Wang 等人为解决海表温度时间序列的预测问题，提出由 LSTM层和全连接层构成的 LSTM 网络，利用 LSTM 层对时序关系进行建模并通过全连通层将 LSTM 层的输出映射到最终预测。
2017李嘉康、赵颖等人基于CEEMD-BP神经网络的海温预测，海洋表面温度具有非平稳、非线性的特征，对处理和预测造成很大的困难，将互补集合经验模态分解和神经网络相结合，对月平均海洋表面温度进行模拟预测研究，运用一系列方法结果表明，应用CEEMD和BP神经网络的SST预测是有效的。
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