基于TSA-BP模型的温州站台风风暴潮增水预测

• 作者: 周寅杰 刘强 张晓琪
• 来源期刊: 海洋环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 风暴潮增水 预测 BP神经网络 被囊群算法 (TSA)
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 807-812
• 页数: 5页
• 分类号: X43
• 语种: 中文
• DOI: 10.12111/j.mes.2021-x-303

摘要

台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失，因此，准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果，建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型，将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象，收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测，结果表明，该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷，与粒子群优化的BP神经网络模型相比，提升了模型收敛速度，具有更好的预测精度及稳定性。