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基于非稳态调和分析和长短时记忆神经网络的河口潮位短期预报混合模型
被引量：
9
1
作者
徐晓武
陈永平
+1 位作者
甘敏
刘畅
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期401-410,共10页
河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS.TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12-48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非...
河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS.TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12-48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列,并以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差(RMSE)相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS.TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。
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关键词
河口潮汐
长短时记忆神经网络
水位预报
长江口
非稳态调和分析
模型
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职称材料
长江下游潮汐河段高精度潮位预报方法比较研究
2
作者
夏明嫣
张帆一
+3 位作者
闻云呈
夏云峰
胡庆芳
侍翰生
《水资源保护》
北大核心
2025年第4期159-168,共10页
针对长江下游高水位主控因素的沿程变化,采用非稳态潮汐调和分析(NS_TIDE)模型、非稳态潮汐调和分析与自回归模型修正(NS_TIDE-AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力学模型结合集合卡尔曼滤波(HM-EnKF)同化方法...
针对长江下游高水位主控因素的沿程变化,采用非稳态潮汐调和分析(NS_TIDE)模型、非稳态潮汐调和分析与自回归模型修正(NS_TIDE-AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力学模型结合集合卡尔曼滤波(HM-EnKF)同化方法预报长江下游潮位,并对比了各种方法对长江下游沿线站点潮位预报的精度和在不同条件下的适用性。结果表明:相同条件下Transformer深度学习模型的潮位预报精度最高且最稳定,NS_TIDE-AR组合方法与HM-EnKF同化方法的精度较为接近,NS_TIDE模型和水动力学模型误差相对较大;NS_TIDE-AR组合方法、Transformer深度学习模型、HM-EnKF同化方法均能较好地预报洪水期长江下游潮位,NS_TIDE-AR组合方法不适用于风暴潮期间的潮位预报。
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关键词
洪水
风暴潮
潮位预报
非
稳
态
潮汐
调和
分析
Transformer深度学习模型
水动力学模型
长江下游
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职称材料
长江口潮流不对称时空分布特征
被引量：
2
3
作者
陈婷
张蔚
+2 位作者
季小梅
郁夏琰
傅雨洁
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2021年第4期7-11,18,共6页
河口地区的潮流不对称特性对近岸的泥沙输运、地貌改变有着很大的影响。但由于长期且高频的流速或流量数据较难获取,潮流不对称特性的研究较少。利用二维水动力数学模型,模拟长江大通以下感潮河段1 a的动力过程,研究长江口潮流不对称的...
河口地区的潮流不对称特性对近岸的泥沙输运、地貌改变有着很大的影响。但由于长期且高频的流速或流量数据较难获取,潮流不对称特性的研究较少。利用二维水动力数学模型,模拟长江大通以下感潮河段1 a的动力过程,研究长江口潮流不对称的时空分布规律。结合非稳态调和方法和偏度方法,分析长江口涨落潮流速不对称和涨落憩历时不对称趋势,并进一步分析长江口的粗、细颗粒泥沙运动趋势。研究结果表明:落憩历时更短,有利于细颗粒泥沙向陆运动;径流对落潮流流速的增强作用导致长江口落潮流速大于涨潮流速,有利于粗颗粒泥沙向海运动。研究成果对于明确长江口泥沙运动趋势及潮流不对称的影响有一定参考价值。
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关键词
潮流不对称
非稳态调和分析
潮流偏度
泥沙输运
长江口
时空分布
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职称材料
题名
基于非稳态调和分析和长短时记忆神经网络的河口潮位短期预报混合模型
被引量：
9
1
作者
徐晓武
陈永平
甘敏
刘畅
机构
河海大学港口海岸与近海工程学院
出处
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期401-410,共10页
基金
国家自然科学基金(51979076)
中央高校基本科研业务费项目(B200204017)。
文摘
河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等因素影响,动力机制复杂,潮位预报难度大。本文提出了一种基于非稳态调和分析(NS.TIDE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的混合模型,对河口潮位进行12-48 h短期预报。该模型首先对河口实测潮汐数据进行非稳态调和分析,通过与实测资料对比得到分析误差的时序序列,并以此作为LSTM神经网络的输入数据,通过网络学习并预测未来12~48 h潮位预报误差,据此对NS_TIDE的预测结果进行实时校正。利用该模型对2020年长江口潮位过程进行了预报检验,结果表明混合模型12 h、24 h、36 h和48 h短期水位预报的均方根误差(RMSE)相比NS_TIDE模型至多分别降低了0.16 m、0.15 m、0.14 m和0.12 m;针对2020年南京站最高水位预测,NS.TIDE模型预报误差为0.64 m,而混合模型预报误差仅为0.10 m。
关键词
河口潮汐
长短时记忆神经网络
水位预报
长江口
非稳态调和分析
模型
Keywords
estuary tides
LSTM
water-Level prediction
Changjiang Estuary
NS_TIDE
分类号
P731.34 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
长江下游潮汐河段高精度潮位预报方法比较研究
2
作者
夏明嫣
张帆一
闻云呈
夏云峰
胡庆芳
侍翰生
机构
南京水利科学研究院水利部水旱灾害防御重点实验室
江苏省水利勘测设计研究院有限公司
出处
《水资源保护》
北大核心
2025年第4期159-168,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC30001000)
国家自然科学基金项目(52201332)
江苏省水利科技项目(2023046,2023021)。
文摘
针对长江下游高水位主控因素的沿程变化,采用非稳态潮汐调和分析(NS_TIDE)模型、非稳态潮汐调和分析与自回归模型修正(NS_TIDE-AR)组合方法、Transformer深度学习模型、水动力学模型、水动力学模型结合集合卡尔曼滤波(HM-EnKF)同化方法预报长江下游潮位,并对比了各种方法对长江下游沿线站点潮位预报的精度和在不同条件下的适用性。结果表明:相同条件下Transformer深度学习模型的潮位预报精度最高且最稳定,NS_TIDE-AR组合方法与HM-EnKF同化方法的精度较为接近,NS_TIDE模型和水动力学模型误差相对较大;NS_TIDE-AR组合方法、Transformer深度学习模型、HM-EnKF同化方法均能较好地预报洪水期长江下游潮位,NS_TIDE-AR组合方法不适用于风暴潮期间的潮位预报。
关键词
洪水
风暴潮
潮位预报
非
稳
态
潮汐
调和
分析
Transformer深度学习模型
水动力学模型
长江下游
Keywords
flood
storm surge
tide level forecasting
non-stationary tidal harmonic analysis
deep learning Transformer model
hydrodynamic model
the lower Yangtze River
分类号
P731.34 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
长江口潮流不对称时空分布特征
被引量：
2
3
作者
陈婷
张蔚
季小梅
郁夏琰
傅雨洁
机构
河海大学江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室
上海滩涂海岸工程技术研究中心
河海大学疏浚技术教育部工程研究中心
出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2021年第4期7-11,18,共6页
基金
国家自然科学基金长江水科学研究联合基金项目(U2040203)。
文摘
河口地区的潮流不对称特性对近岸的泥沙输运、地貌改变有着很大的影响。但由于长期且高频的流速或流量数据较难获取,潮流不对称特性的研究较少。利用二维水动力数学模型,模拟长江大通以下感潮河段1 a的动力过程,研究长江口潮流不对称的时空分布规律。结合非稳态调和方法和偏度方法,分析长江口涨落潮流速不对称和涨落憩历时不对称趋势,并进一步分析长江口的粗、细颗粒泥沙运动趋势。研究结果表明:落憩历时更短,有利于细颗粒泥沙向陆运动;径流对落潮流流速的增强作用导致长江口落潮流速大于涨潮流速,有利于粗颗粒泥沙向海运动。研究成果对于明确长江口泥沙运动趋势及潮流不对称的影响有一定参考价值。
关键词
潮流不对称
非稳态调和分析
潮流偏度
泥沙输运
长江口
时空分布
Keywords
tidal current asymmetry
non-stationary harmonic analysis
tidal skewness
sediment transport
Yangtze River Estuary
spatial-temporal distribution
分类号
TV143 [水利工程—水力学及河流动力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非稳态调和分析和长短时记忆神经网络的河口潮位短期预报混合模型
徐晓武
陈永平
甘敏
刘畅
《海洋通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
长江下游潮汐河段高精度潮位预报方法比较研究
夏明嫣
张帆一
闻云呈
夏云峰
胡庆芳
侍翰生
《水资源保护》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
长江口潮流不对称时空分布特征
陈婷
张蔚
季小梅
郁夏琰
傅雨洁
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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