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基于注意力机制的LSTM多因素滨海航道水深预测及应用研究
海洋资源可持续开发与利用 | 更新时间:2026-01-29
    • 基于注意力机制的LSTM多因素滨海航道水深预测及应用研究

    • Research on Multi-factor Coastal Waterway Depth Prediction and Application Based on Attention-enhanced LSTM Model

    • 在航道运输领域,专家提出了基于注意力机制的LSTM多因素滨海航道水深预测模型,为提升航道运输智能化和数字化管理水平提供技术支撑。
    • 工程科学与技术   2026年58卷第1期 页码:266-275
    • 基金信息:
      广西重点研发计划(桂科AB25069194);广西科技重大专项(桂科AA23062022);国家自然科学基金项目(51738004);中央引导地方科技发展专项(桂科ZY20221229)
    • DOI:10.12454/j.jsuese.202500084    

      中图分类号: U615.1;U445.4
    • 收稿:2025-02-14

      修回:2025-06-11

      纸质出版:2026-01-20

    移动端阅览

  • 凌干展,韩玉,解威威,等.基于注意力机制的LSTM多因素滨海航道水深预测及应用研究[J].工程科学与技术,2026,58(1):266‒275. DOI: 10.12454/j.jsuese.202500084.

    Ling Ganzhan,Han Yu,Xie Weiwei,et al.Research on multi-factor coastal waterway depth prediction and application based on attention-enhanced LSTM model[J].Advanced Engineering Sciences,2026,58(1):266‒275. DOI: 10.12454/j.jsuese.202500084.

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