The prediction of internal solitary waves (ISWs) propagation is a difficult problem in the field of oceanography due to the complexity of its generative mechanism and the lack of in-situ data. In this paper, the simulation data is used to establish a prediction model of ISWs propagation in the southern Andaman Sea by deep learning. The global tidal model TPXO7.2 is used to obtain the semi-diurnal tidal velocity data at the generation source of ISWs. The generation and propagation characteristics of ISWs are obtained by the Massachusetts Institute of Technology General Circulation Model (MITgcm). The generative location, amplitude, and propagation characteristics of the ISWs are calculated based on MITgcm. The database is set up by the extracted data from MITgcm. Then, the prediction model of ISWs propagation is established using long and short-term memory (LSTM) networks. Finally, the accuracy of the model is verified by the ISWs Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images of the southern Andaman Sea and in-situ data. The results demonstrate that, compared with the MODIS images, the average relative error of time predicted by the LSTM model is 17.81%, and the average absolute error is 0.95 h. The average relative error of longitude predicted by the LSTM model is 0.10%, and the average absolute error is 0.10°. The average of the amplitudes predicted by the LSTM model is 56.99 m. The in-situ data of the amplitude of ISWs is 60 m in the previous research. The two amplitudes are relatively close.

内部孤立波（ISW）传播的预测由于其生成机制的复杂性和缺乏实地数据，在海洋学领域是一个难题。本文通过模拟数据，通过深度学习，建立了ISW在安达曼海南部的传播预测模型。整体潮汐模型TPXO7.2用于在ISW的产生源处获取半日潮汐速度数据。ISW的产生和传播特性是由麻省理工学院通用循环模型（MITgcm）获得的。基于MITgcm计算ISW的发生位置，幅度和传播特性。数据库是从MITgcm提取的数据建立的。然后，ISW传播的预测模型是使用长期和短期记忆（LSTM）网络建立的。最后，通过ISW南部安达曼海的中等分辨率成像光谱仪（MODIS）图像和现场数据验证了模型的准确性。结果表明，与MODIS图像相比，LSTM模型预测的时间平均相对误差为17.81％，平均绝对误差为0.95 h。LSTM模型预测的平均经度相对误差为0.10％，平均绝对误差为0.10°。LSTM模型预测的振幅平均值为56.99 m。在先前的研究中，ISW振幅的现场数据为60 m。这两个幅度相对接近。该模型的准确性已通过ISW南部安达曼海的中等分辨率成像光谱仪（MODIS）图像和现场数据进行了验证。结果表明，与MODIS图像相比，LSTM模型预测的时间平均相对误差为17.81％，平均绝对误差为0.95 h。LSTM模型预测的平均经度相对误差为0.10％，平均绝对误差为0.10°。LSTM模型预测的振幅平均值为56.99 m。在先前的研究中，ISW振幅的现场数据为60 m。这两个幅度相对接近。该模型的准确性已通过ISW南部安达曼海的中等分辨率成像光谱仪（MODIS）图像和现场数据进行了验证。结果表明，与MODIS图像相比，LSTM模型预测的时间平均相对误差为17.81％，平均绝对误差为0.95 h。LSTM模型预测的平均经度相对误差为0.10％，平均绝对误差为0.10°。LSTM模型预测的振幅平均值为56.99 m。在先前的研究中，ISW振幅的现场数据为60 m。这两个幅度相对接近。81％，平均绝对误差为0.95 h。LSTM模型预测的平均经度相对误差为0.10％，平均绝对误差为0.10°。LSTM模型预测的振幅平均值为56.99 m。在先前的研究中，ISW振幅的现场数据为60 m。这两个幅度相对接近。81％，平均绝对误差为0.95 h。LSTM模型预测的平均经度相对误差为0.10％，平均绝对误差为0.10°。LSTM模型预测的振幅平均值为56.99 m。在先前的研究中，ISW振幅的现场数据为60 m。这两个幅度相对接近。