基于逐步前反馈神经网络拟合法的全球大洋二氧化碳分压格点数据
收藏国家海洋科学数据中心2025-11-08 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
通过将逐步回归法和前反馈神经网络结合起来，我们构建了一个逐步前反馈神经网络拟合自算法，来在全球大洋不同区域挑选与表层海水二氧化碳分压紧密相关的预测参数。我们用自组织映射神经网络将全球大洋划分成了11个区域，在每个区域挑选出来了使二氧化碳分压预测的平均误差最低的预测参数组合。基于这些预测参数，再利用前反馈神经网络构建了从1992年1月到2020年12月每月的全球大洋表层海水二氧化碳分压1° × 1°格点数据。与原始数据集SOCAT间的平均误差为11.32 μatm，标准误差为17.99 μatm.
最新2025版本：http://dx.doi.org/10.12157/IOCAS.20250814.001
