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河口潮汐过程受上游径流、外海潮波等综合因素影响,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;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。 相似文献
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针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状，提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化误差反向传播（BP）神经网络的海水水质评价模型。该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值，结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果。实验证明，该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较，具有训练时间短、预测精度高的特点，在海水水质评价中具有良好的应用价值。 相似文献
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海洋环境中平台钢腐蚀速率的三层BP 神经网络预测 总被引：3，自引：0，他引：3
利用三层BP神经网络预测海洋环境因素对材料的腐蚀速率的影响。结合实测的pH值、温度、溶解氧、盐度、生物附着等影响因素,分析了上述环境因素对平台钢腐蚀的影响,建立环境因素与腐蚀速率之间的映射关系,预测了平台钢在海洋环境中的腐蚀速率。结果表明,全浸区腐蚀速率预测误差为6.95%,潮差带腐蚀速率预测误差为4.2%,预测精度较高。说明利用三层BP神经网络预测钢在海水中腐蚀速率技术可行,具有较高的预测精度和应用价值。 相似文献
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西北太平洋柔鱼中长期预测方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为了能更好预测西北太平洋柔鱼的资源量, 选择合适的预测方法及开发相应的预测系统颇为重要。利用相关性分析, 筛选出在产卵区显著影响西北太平洋柔鱼资源量的关键网格点, 并采用这些网格点的海表温度、产卵区适宜温度所占面积的比例和单位努力捕获量等数据组织样本, 然后利用线性回归、BP 神经网络、RBF 神经网络和支持向量机等预测方法进行实验。结果表明: 在西北太平洋柔鱼中长期预测中, BP 神经网络要优于其他方法。以相关性分析和BP 神经网络为基础建立的西北太平洋柔鱼资源量预测系统是有效可行的。 相似文献
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长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。 相似文献
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基于调和分析法与ANFIS系统的综合潮汐预报模型 总被引：1，自引：1，他引：0
港口沿岸地区以及河流入海口等地区的精确潮汐预报对于各种海洋工程作业有着非常重要的意义。潮汐水位的变化受到众多复杂因素的影响,而且这些复杂的因素往往有着较强的实变性和非线性。为了进一步提高沿岸港口码头等水域的潮汐水位的预测精度,本文提出了一种基于调和分析模型与自适应神经模糊推理系统相结合的模块化潮汐水位预测模型;并采用相关分析确定整个预测模型的输入维数;模块化将潮汐分解为两部分：由天体引潮力形成的天文潮部分和由各种天气以及环境因素引起非天文潮部分。其中调和分析法用于天文潮部分的预测,ANFIS用于预测具有较强非线性的非文潮部分。模块化综合了两种方法的优势,即调和分析法能够实现长期、稳定的天文潮预报,ANFIS能够以较高的精度实现潮汐非线性拟合与预测。模型使用ANFIS模型和调和分析模型分别对潮汐的非天文潮和天文潮部分进行仿真预测,然后将两部分的预测结果综合形成最终的潮汐预测值。此外,本文选用三种不同的模糊规则生成方法（grid partition （GP）,fuzzy c-means （FCM） and sub-clustering （SC））生成完整的ANFIS系统,并使用实测数据进行验证用以选取最优的ANFIS预测模型。最后将最优的ANFIS模型与调和分析模型相结合进行潮汐水位的最终预报。仿真实验选用Fort Pulaski潮汐观测站的实测潮汐值数据进行预报的仿真实验,仿真结果验证了该模型的可行性与有效性并取得了良好的效果,具有较高的预报精度。 相似文献
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Application of artificial neural networks in tide-forecasting 总被引：3，自引：0，他引：3
An accurate tidal forecast is an important task in determining constructions and human activities in ocean environments. Conventional tidal forecasting has been based on harmonic analysis using the least squares method to determine harmonic parameters. However, a large number of parameters are required for the prediction of a long-term tidal level with harmonic analysis. Unlike conventional harmonic analysis, this paper presents an artificial neural network (ANN) model for forecasting the tidal-level using the short term measuring data. The ANN model can easily decide the unknown parameters by learning the input–output interrelation of the short-term tidal records. Three field data with three types of tides will be used to test the performance of the proposed ANN model. The numerical results indicate that the hourly tidal levels over a long duration can be predicted using a short-term hourly tidal record. 相似文献
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针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。 相似文献
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了利用BP神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站2017年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 相似文献
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用Matlab中的Neural Network Toolbox仿真赤道东太平洋SST的预报模型 总被引：2，自引：0，他引：2
基于ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ再分析资料和ＣＯＡＤＳ海洋资料中的全球月平均海平面气压场、８５０hPa纬向风场及海洋温度场，利用Ｍatlab中的Ｎeural Network Toolbox仿真环境和ＢＰ模型改进算法比较准确地仿真和反演出了南方涛动指数、赤道纬向风指数和滞后的赤道东太平洋海温之间的动力结构和预报模型。该模型具有很好的拟合精度和可行的预报效果。可在一定时效内预测赤道东太平洋月平均海温的变化趋势。由于所建系统是具有直接因果关系的预报模型，因此不仅可直接用于预测，而且可有效避免类拟非线性微分方程组在积分过程中由于对初值敏感性而可能产生的对预报结果的不确定性。 相似文献
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Neural network prediction of a storm surge 总被引：4，自引：0，他引：4
The occurrence of storm surge does not only destroy the resident's lives, but also cause the severe flooding in coastal areas. Therefore, accurate prediction of storm surge is an important task during the coming typhoon. Conventional numerical methods and experienced methods for storm surge prediction have been developed in the past, but it is still a complex ocean engineering problem which many factors, including the central pressure of typhoon, the speed of the typhoon, the heavy rainfall, coastal topography and local features influence the variation of storm surge. In fact, this problem is still a complex nonlinear relationship that can not solved efficiently by these two methods. Therefore, this paper presents an application of the neural network for forecasting the storm surge. The original data of Jiangjyun station in Taiwan will be used to test the performance of the present model. The results indicate that the neural network can be efficiently forecasted storm surge using the four input factors, including the wind velocity, wind direction, pressure and harmonic analysis tidal level. 相似文献
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基于长江口外鸡骨礁、绿华山潮位站多年实测潮汐资料,开展潮汐调和分析与应用研究。采用最小二乘法计算调和常数,研究不同分潮组合及不同资料长度对调和分析结果的影响。采用规范法及直接预报法计算深度基准面,并分析计算结果。采用余水位订正方法推算潮位,并进行精度验证。结果表明:调和分析精度随分潮个数的增加而提高;采用年实测潮汐资料调和分析的精度总体高于采用多年实测潮汐资料调和分析的精度;采用预报年份相邻的年实测潮汐资料进行潮汐预报精度较高;理论最低潮面计算值,规范法较直接预报法偏小。基于绿华山站与鸡骨礁站实测资料进行余水位推算验证,精度基本满足实用要求。 相似文献
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基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果 总被引：1，自引：0，他引：1
潮汐表是利用长期潮汐观测结果经调和分析实现的主要港湾潮汐预报结果,具有较高的预报精度,而通常的天文潮数值预报目前还难以达到潮汐表的预报精度.本研究在建立常规天文潮数值预报模型的基础上,建立了基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型,并分别采用这2种模型预报福建沿岸海域的天文潮.其结果表明同化模型的预报结果无论是在潮时还是在潮高均明显优于常规模型;同化模型能显著地改善所研究的沿岸海域90个水位点中至少45个水位点的潮汐预报结果,而其他水位点的预报结果也有不同程度地改善. 相似文献
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Conventional retrieval and neural network methods are used simultaneously to retrieve sea surface wind speed(SSWS) from HH-polarized Sentinel-1(S1) SAR images. The Polarization Ratio(PR) models combined with the CMOD5.N Geophysical Model Function(GMF) is used for SSWS retrieval from the HH-polarized SAR data. We compared different PR models developed based on previous C-band SAR data in HH-polarization for their applications to the S1 SAR data. The recently proposed CMODH, i.e., retrieving SSWS directly from the HHpolarized S1 data is also validated. The results indicate that the CMODH model performs better than results achieved using the PR models. We proposed a neural network method based on the backward propagation(BP)neural network to retrieve SSWS from the S1 HH-polarized data. The SSWS retrieved using the BP neural network model agrees better with the buoy measurements and ASCAT dataset than the results achieved using the conventional methods. Compared to the buoy measurements, the bias, root mean square error(RMSE) and scatter index(SI) of wind speed retrieved by the BP neural network model are 0.10 m/s, 1.38 m/s and 19.85%,respectively, while compared to the ASCAT dataset the three parameters of training set are –0.01 m/s, 1.33 m/s and 15.10%, respectively. It is suggested that the BP neural network model has a potential application in retrieving SSWS from Sentinel-1 images acquired at HH-polarization. 相似文献
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针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP)。该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理。并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性。 相似文献
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在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。 相似文献