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由于BP神经网络存在收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,引入遗传算法(GA)对网络的权值和阈值加以优化,并采用不同组合的输入因子和样本数,对福建省罗源湾口的波浪进行模拟研究.对输入因子的分析结果表明,研究区域的波浪主要受台湾海峡波浪传播影响,与局地气象因子(风速、风向、海气温差)的相关性较弱.训练样本试验表明,30 d以上的波浪历史数据可使GA-BP神经网络充分学习研究区域的波浪特征,从而实现对波浪要素的高精度模拟.模拟结果显示,对春、夏季实测波浪数据的模拟效果均很好,其中相关性分别为0.967和0.938,均方根误差分别为0.112 m和0.107 m,表明GA-BP神经网络在近岸波浪模拟预报中有较广阔的应用前景. 相似文献
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