Convolutional autoencoder latent-space modeling with climate-index–conditioned recurrent networks for assessing subseasonal potential forecast skill of the Baltic Sea heat content
autor
Hayatijozani, Ali
Barzandeh, Amirhossein
Maljutenko, Ilja
Raudsepp, Urmas
vastutusandmed
Ali Hayatijozani, Amirhossein Barzandeh, Ilja Maljutenko, Urmas Raudsepp
allikas
Engineering applications of artificial intelligence
kirjastus/väljaandja
Elsevier
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 176, 2
ilmumisaasta
2026
leheküljed
art. 114807
leitav
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114807
märksõna
sügavõpe
tehisnärvivõrgud
ilmaennustused
prognostika
merevesi
soojus
kohamärksõna
Läänemeri
võtmesõna
deep learning (DL)
convolutional autoencoder
recurrent neural networks (RNNs)
subseasonal forecasting
ocean heat content
Baltic Sea
ISSN
0952-1976
1873-6769
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
TTÜ struktuuriüksus
meresüsteemide instituut
Department of Marine Systems
keel
English
Inglise