Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
On the Application of Machine Learning Techniques to Regression Problems in Sea Level Studies
SMHI, Forskningsavdelningen, Oceanografi.
SMHI, Forskningsavdelningen, Oceanografi.
2019 (Engelska)Ingår i: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, ISSN 0739-0572, E-ISSN 1520-0426, Vol. 36, nr 9, s. 1889-1902Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

Long sea level records with high temporal resolution are of paramount importance for future coastal protection and adaptation plans. Here we discuss the application of machine learning techniques to some regression problems commonly encountered when analyzing such time series. The performance of artificial neural networks is compared with that of multiple linear regression models on sea level data from the Swedish coast. The neural networks are found to be superior when local sea level forcing is used together with remote sea level forcing and meteorological forcing, whereas the linear models and the neural networks show similar performance when local sea level forcing is excluded. The overall performance of the machine learning algorithms is good, often surpassing that of the much more computationally costly numerical ocean models used at our institute.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2019. Vol. 36, nr 9, s. 1889-1902
Nationell ämneskategori
Oceanografi, hydrologi och vattenresurser
Forskningsämne
Oceanografi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:smhi:diva-5442DOI: 10.1175/JTECH-D-19-0033.1ISI: 000486481100001OAI: oai:DiVA.org:smhi-5442DiVA, id: diva2:1360853
Tillgänglig från: 2019-10-14 Skapad: 2019-10-14 Senast uppdaterad: 2019-10-14Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1885 kB)3 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1885 kBChecksumma SHA-512
cc0406415f68f94a78e45f71b899101f0c85e4c253d7ccf3dc5563f7d2155703864fe2feb72310419e34dccb0bdd7872079392436c3a849a11fe1ad9baa84edc
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Hieronymus, MagnusHieronymus, Jenny

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Hieronymus, MagnusHieronymus, Jenny
Av organisationen
Oceanografi
I samma tidskrift
Journal of Atmospheric and Oceanic Technology
Oceanografi, hydrologi och vattenresurser

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 3 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 10 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
v. 2.35.8
|