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孙昭晨

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基于数据驱动模型的潮位和潮流预测方法研究
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  • Indexed by:

    期刊论文

  • First Author:

    李明昌

  • Correspondence Author:

    Li, M.-C.(lmcsq1997@163.com)

  • Co-author:

    梁书秀,孙昭晨,张光玉

  • Date of Publication:

    2010-07-15

  • Journal:

    北京理工大学学报

  • Included Journals:

    EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

  • Document Type:

    J

  • Volume:

    30

  • Issue:

    7

  • Page Number:

    864-868

  • ISSN No.:

    1001-0645

  • Key Words:

    数据驱动模型;人工神经网络;海洋工程;潮位;潮流

  • Abstract:

    为解决工程海域潮位、潮流资料不足给海洋工程设计和数学模型建立带来的不确定性,根据单测站潮位潮流的自相关性、对应测站潮位或潮流以及潮位与潮流之间的互相关性,建立基于数据驱动模型人工神经网络的单测站潮位、潮流(流速、流向)预测模型;多测站潮位、潮流对应预测模型;潮位与潮流对应预测模型. 以复杂海况下的实测潮位、潮流资料进行模型验证,重现了潮位、潮流自身及相互之间的非线性映射关系. 模型预测结果与现场实测数据的比较及其误差分析表明,该模型具有结构简单、精度高的优点,适用于解决工程实际问题.

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