ResAttLstm

单变量深度学习模型在波高预报中收益递减

一篇新的arXiv论文探讨了单变量深度学习模型在预报显著波高（Hs）方面的局限性。研究发现，尽管DLinear、LSTM、PatchTST、ResAttLstm和Mamba2等模型可以优于持久性预报，但在大型数据集上，架构差异带来的收益很小。研究表明，当前的单变量模型已达到收益递减的程度，而跨浮标方差比模型架构对预报误差的影响更大。未来的工作应侧重于纳入大气协变量并将Hs分解为涌浪和风浪成分。