异常天气条件下潮位过程神经网络补遗预测方法的研究

• 作者: 孙昭晨 李明昌 梁书秀
• 来源期刊: 计算力学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 潮位预测 非平稳时阃序列 差分方法 增减水
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 368-372
• 页数: 5页
• 分类号: P731.34
• 字数: 5684字
• 语种: 中文

摘要

以异常天气条件下的实测潮位过程为研究对象,根据其为非平稳时间序列的特点,以人工神经网络BP算法作为预测工具,对潮位时间序列中缺失的数据进行补遗建立:差分方法人工神经网络模型;同一海域邻近潮汐测站潮位过程对应预测的去平均值法人工神经网络模型;对增减水现象潮汐过程预测的气象资料数据库人工神经网络模型.以实测资料验证上述方法的可行性,并取得了很好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙昭晨	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	133	867	15.0	20.0
2	梁书秀	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	94	516	13.0	17.0
3	李明昌	大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室	11	65	4.0	8.0