基于混沌优化BP神经网络的江河涌潮短期预报模型

发布时间：2017-10-26 18:39

  本文关键词：基于混沌优化BP神经网络的江河涌潮短期预报模型

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【摘要】：为提高江潮潮时预报的准确性,针对经验模型和传统神经网络模型预测精度较差的局限性,本文采用基于相空间重构技术的BP神经网络模型预报江潮潮时。该模型首先对隔日的到潮时差序列进行混沌特性分析,然后利用重构相空间来确定BP神经网络的输入结构。该模型给出了到潮时差序列可能的误差预测,修正最终预报结果。通过对钱塘江四个观测站潮时预测,四个站点潮时统计的RMSE值平均减少了83.9%,表明该模型可靠且具有较高的预报精度。
【作者单位】： 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院;
【关键词】： 测试计量技术及仪器 潮汐预报 混沌理论 神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61374005)
【分类号】：P338
【正文快照】： 0引言东海潮进入杭州湾后,受杭州湾特殊的地形影响,潮差急速增大,潮波非线性变形加剧,在澉浦上游形成水位骤然升高的涨潮波前锋线,即为钱塘江涌潮[1]。每年观潮的游客达数十万人次,并且自从杭州从“西湖时代”进入“钱塘江时代”以来,精确的涌潮预报对保障沿江居民安全、船舶

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