融合神经网络模型进行海表温度融合

融合神经网络模型可以用于海表温度融合。下面是一个示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 假设有三个传感器的温度数据
sensor1 = [25.5, 26.0, 25.8, 25.9]
sensor2 = [25.3, 25.7, 25.6, 25.4]
sensor3 = [25.6, 25.9, 25.7, 25.8]

# 将传感器数据合并为一个输入矩阵
input_data = np.array([sensor1, sensor2, sensor3]).T

# 假设有一个目标温度值
target = [26.2, 26.5, 26.3, 26.4]

# 创建并训练神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
model.fit(input_data, target)

# 使用模型进行预测
new_sensor_data = [25.7, 25.8, 25.9, 25.6]
predicted_temperature = model.predict([new_sensor_data])

print("Predicted temperature:", predicted_temperature)

这个示例中，我们使用了`sklearn`库中的`MLPRegressor`类来创建一个多层感知器神经网络模型。我们将三个传感器的温度数据作为输入，目标温度值作为输出，训练模型来学习传感器数据与目标温度之间的关系。然后，我们可以使用训练好的模型来预测新的传感器数据对应的海表温度。