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goto3d 说: 此次SW竞赛获奖名单公布如下,抱歉晚了,版主最近太忙:一等奖:塔山817;二等奖:a9041、飞鱼;三等奖:wx_dfA5IKla、xwj960414、bzlgl、hklecon;请以上各位和版主联系,领取奖金!!!
2022-03-11
系统
[系统通知] 平台第一个项目外包——项目拼多;正式上线,欢迎各单位个人有外包、设计、采购、加工需求的,在此寻找更牛的解决方案
2021-07-01
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[分享] 基于数据驱动模型的潮位和潮流预测方法研究.pdf

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发表于 2012-1-6 09:09:28 | 显示全部楼层 |阅读模式

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李明昌1’2, 梁书秀2, 孙昭晨2, 张光玉
$ s1 r$ C. j. b. e7 f( t. }+ Y; B5 b2 }(1.交通部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室,天津300456;2.大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,辽宁,大连116024)
5 c( t9 p+ R5 ?7 {2 j摘要:为解决工程海域潮位、潮流资料不足给海洋工程设计和数学模型建立带来的不确定性,根据单测站潮位潮流的自相关性、对应测站潮位或潮流以及潮位与潮流之间的互相关性,建立基于数据驱动模型人工神经网络的单测站潮位、潮流(流速、流向)预测模型;多测站潮位、潮流对应预测模型;潮位与潮流对应预测模型.以复杂海况下的实测潮位、潮流资料进行模型验证,重现了潮位、潮流自身及相互之间的非线性映射关系.模型预测结果与现场实测数据的比较及其误差分析表明,该模型具有结构简单、精度高的优点,适用于解决工程实际问题.
! j/ I- ]* m/ K# F4 u' |  b8 W关键词:数据驱动模型;人工神经网络;海洋工程;潮位;潮流# r" d0 C* h* @: ~9 Z* ^' m
中图分类号:P 731.34 文献标志码:A 文章编号:1001-0645(2010)07—0864—05

基于数据驱动模型的潮位和潮流预测方法研究.pdf

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