深度学习方法在海浪有效波高数据高分辨率处理中的应用

来源 :中国海洋大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lanshi2008

【摘要】

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本文基于欧洲中期天气预报中心的有效波高数据,运用传统的双三次插值(Bicubic interpolation)、克里金插值(Kriging interpolation)以及两种改进的超分辨率卷积神经网络(Supe

【作者】

：

朱晓雯侯宇刘玉海吴克俭

【机构】

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中国海洋大学海洋与大气学院,中国海洋大学数学科学学院,中国科学院海洋研究所,中科曙光国际信息产业有限公司

【出处】

：

中国海洋大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

海浪有效波高双三次插值克里金插值超分辨率卷积神经网络 significant wave heightbicubic interpolationKrigin

【基金项目】

：

国家重点研究发展计划:重大海洋动力灾害致灾机理、风险评估、应对技术研究及示范应用项目(2016YFC1402000)资助

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本文基于欧洲中期天气预报中心的有效波高数据,运用传统的双三次插值(Bicubic interpolation)、克里金插值(Kriging interpolation)以及两种改进的超分辨率卷积神经网络(Super-Resolution CNN,简称SRCNN)进行高分辨率处理,使用峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)、结构相似度(Structural Similarity,SSIM)、余弦相似性

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