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作者：高源;侯春萍;李梦龙;马丹;杨阳;
单位：天津大学电气自动化与信息工程学院;
摘要：北极海冰范围与地球生态系统和人类生产生活息息相关，因此准确预测北极海冰范围具有重大意义。针对现有机器学习方法预测北极海冰范围存在特征提取层次单薄导致海冰范围整体预测精度受限，忽略特征间重要性差异导致融化季节海冰范围预测精度低等问题，文中提出一种层级特征驱动的海冰范围预测算法。该算法结合了局部特征提取模块与双向时序特征提取模块，以捕捉局部特征与长期复杂的双向时序特征。这种多层级特征提取策略能够显著提升整体预测精度。此外，算法还引入了特征重点捕捉机制，通过赋予关键特征更高权重，有效提高了融化季节的预测精度。实验结果表明，与现有算法相比，所提算法在整体预测精度上达到了99.44%。特别是在融化季节，预测精度显著提升，充分证明了该算法的有效性和先进性。
关键词：卫星遥感;;海冰范围;;时间序列预测;;注意力机制;;双向门控循环单元;;深度学习
基金资助：国家自然科学基金项目（62171318）;国家自然科学基金项目（61731003）
