GA-BP神经网络在罗源湾口波浪模拟研究中的应用

• 作者: 于小龙 崔文惠 张国荣 林毅辉 潘伟然 骆智斌
• 来源期刊: 台湾海峡
• 学科: 地球科学
• 关键词: 物理海洋学 BP神经网络 遗传算法 波浪模拟 罗源湾
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 166-172
• 分类号: P731.33
• 字数: 2794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/J.ISSN.1000-8160.2012.02.003

摘要

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)对网络的权值和闽值加以优化,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0.112m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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林毅辉	厦门大学海洋与环境学院	9	35	4.0	5.0
2	骆智斌	厦门大学海洋与环境学院	14	102	6.0	9.0
3	于小龙	厦门大学海洋与环境学院	4	24	4.0	4.0
4	崔文惠	厦门大学海洋与环境学院	1	4	1.0	1.0