海域潮流场数值模型开边界条件补遗预测的应用数据驱动模型

• 作者: 司琦 孙昭晨 尤学一 李明昌 梁书秀
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据驱动模型 人工神经网络 潮流场模型 反演 开边界条件
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 7-10
• 分类号: P731.34
• 字数: 2717字
• 语种: 中文

摘要

利用POM(Princeton Ocean Model)等数值模型计算海域潮流场需要开边界条件来驱动模型,开边界条件的确定是主要难点之一.本文建立基于人工神经网络的数据驱动模型为海域潮流场数值模型验证提供开边界条件.通过实际海域计算验证模型,取得了良好的效果.

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	尤学一	天津大学环境科学与工程学院	51	374	8.0	17.0
3	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
4	李明昌	天津大学环境科学与工程学院	9	44	4.0	6.0
8	司琦	交通运输部天津水运工程科学研究院水路交通环境保护技术实验室	5	34	3.0	5.0