期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CEEMDAN-LSTM风暴潮潮位预测分析研究
1
作者
徐楚天
沈良朵
+1 位作者
班文超
陈亮
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期578-585,共8页
该文采用自适应噪声完全集合经验模态分解-长短期记忆方法(CEEMDAN-LSTM)对风暴潮潮位进行短期时间序列预测,并与常用机器学习模型进行对比分析,结果表明:基于CEEMDAN-LSTM的神经网络对工程区风暴潮潮位的短期特征能进行高精度的预报,...
该文采用自适应噪声完全集合经验模态分解-长短期记忆方法(CEEMDAN-LSTM)对风暴潮潮位进行短期时间序列预测,并与常用机器学习模型进行对比分析,结果表明:基于CEEMDAN-LSTM的神经网络对工程区风暴潮潮位的短期特征能进行高精度的预报,其稳定性和精度较常规机器学习模型都有较大的改进。
展开更多
关键词
风暴潮
海上风电
潮位预测
自适应噪声完全集合经验模态分解
长短期记忆网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CEEMDAN-LSTM风暴潮潮位预测分析研究
1
作者
徐楚天
沈良朵
班文超
陈亮
机构
浙江海洋大学海洋工程与装备学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期578-585,共8页
基金
舟山市科技局一般项目(2023C41017)
国家自然科学基金(52101330)。
文摘
该文采用自适应噪声完全集合经验模态分解-长短期记忆方法(CEEMDAN-LSTM)对风暴潮潮位进行短期时间序列预测,并与常用机器学习模型进行对比分析,结果表明:基于CEEMDAN-LSTM的神经网络对工程区风暴潮潮位的短期特征能进行高精度的预报,其稳定性和精度较常规机器学习模型都有较大的改进。
关键词
风暴潮
海上风电
潮位预测
自适应噪声完全集合经验模态分解
长短期记忆网络
Keywords
storm surge
offshore wind power
tide level prediction
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
long short-term memory networks(LSTM)
分类号
P731.34 [天文地球—海洋科学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMDAN-LSTM风暴潮潮位预测分析研究
徐楚天
沈良朵
班文超
陈亮
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
