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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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为了保证边远海岛系统监控数据在传输过程中的安全性、完整性、实时性以及传输效率,文章结合Socket网络编程接口和多线程技术,提出了在边远海岛数据传输系统中采用服务器端和客户端程序的系统机构。以实际业务化监控过程中进行测试,结果表明系统可以有效地保证传输数据的安全性、完整性和实时性,增加了传输数据的线程数量、发送数据缓冲区域和接受数据缓冲区域提高数据传输效率。 相似文献