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基于相空间重构的神经网络风暴潮增水预测方法 被引量:4
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作者 尤成 于福江 原野 《海洋预报》 2016年第1期59-64,共6页
风暴潮增水的准确预测对于国民生产、防灾减灾有重大意义。本文提出一种基于相空间重构的神经网络风暴潮增水预测方法,即使用单站风暴潮增水数据重构出与之相关的相空间,然后使用BP神经网络模型拟合该相空间的空间结构。将该模型用于库... 风暴潮增水的准确预测对于国民生产、防灾减灾有重大意义。本文提出一种基于相空间重构的神经网络风暴潮增水预测方法,即使用单站风暴潮增水数据重构出与之相关的相空间,然后使用BP神经网络模型拟合该相空间的空间结构。将该模型用于库克斯港风暴潮增水预测,结果表明:该模型应用在风暴潮增水时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。此外,使用db10小波函数对原始余水位数据进行降噪处理可以显著地提高模型的预测精度。 展开更多
关键词 相空间重构 BP神经网络 风暴潮增水预测 小波降噪
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