一种基于BP神经网络的江河潮位短期预测

• 作者: 何峰 何晓洪 孙映宏 王建中 王瑞荣 薛安克 谢发权
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 涌潮 BP神经网络 潮位 短期预测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 21-24,42
• 分类号: P33
• 字数: 2706字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2011.01.005

摘要

江河涌潮与海洋潮汐相比较,其潮位和潮时有着与海洋潮汐规律相同的一面,但它与海洋潮汐所不同的是,其更容易受到天文、气象等因素的影响,有着异于海洋潮汐的不稳定性.涌潮的潮位值变化就是各种因素综合结果的表现.通过借助BP神经网络可以逼近任意非线性函数的能力和特点,构建一个用于短期预测潮水潮位的模型,利用一小部分潮位的历史数据作为训练样本对构建出的BP神经网络模型进行样本训练,用其它的潮位历史数据对模型进行了预测验证.模型验证结果表明,这个BP神经网络预测模型能够对潮水潮位进行有效的短期预测,其性能指标符合要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛安克		104	687	13.0	20.0
2	王建中		59	341	10.0	14.0
3	王瑞荣		27	145	7.0	10.0
4	何峰		2	9	1.0	2.0
5	谢发权		2	20	2.0	2.0
6	何晓洪		2	20	2.0	2.0
7	孙映宏		4	20	2.0	4.0