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摘要:
以BP人工神经网络可有效描述非线性问题的特性应用于短期风暴潮增水预报,利用风暴潮增水与各项影响因素的关系,建立厦门沿海的风暴潮增水预报的人工神经网络模型.该模型将以台风中心最低气压、最大风速,七级大风半径、台风中心距测站位置的距离和测站当地气压、当地风速、天文潮位及增水值、作为主要的输入因子,预测未来1h、2h、3h及6h风暴潮增水值.分别探讨厦门沿海的风暴潮增水在3种代表性热带气旋路径的影响下的模型应用情况,由预报结果的分析显示:该BP神经网络模型所预报的风暴潮增水较好的拟合了实际变化趋势,表明本模型对于厦门沿海风暴潮增水的预报具有相当不错的成效.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的厦门沿海风暴潮预报应用
来源期刊 海洋预报 学科 地球科学
关键词 风暴潮 BP神经网络 预报
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 9-16
页数 8页 分类号 P731.34
字数 4273字 语种 中文
DOI 10.11737/j.issn.1003-0239.2016.04.002
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李少伟 1 2 1.0 1.0
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BP神经网络
预报
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
海洋预报
双月刊
1003-0239
11-1837/P
16开
北京市海淀区大慧寺8号
1984
chi
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1467
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3
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