本文選題：潮汐預(yù)測(cè)　切入點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《大連海事大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：潮汐是海洋環(huán)境中最重要的組成部分之一,潮汐對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)的影響至關(guān)重要,我國有著18000千米的海岸線,潮汐對(duì)我國的生產(chǎn)生活都有著很大的影響,尤其是對(duì)船舶的航行非常重要的影響。探究潮汐的規(guī)律一直是人類社會(huì)不斷追求的,潮汐的預(yù)報(bào)也是十分重要的。隨著社會(huì)的發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)越來越方便了人們的生活,人們可以利用互聯(lián)網(wǎng)查詢潮汐數(shù)據(jù)和其他海洋數(shù)據(jù)了。目前潮汐的預(yù)測(cè)方法主要是利用調(diào)和常數(shù)計(jì)算潮汐分潮的方法,還有一些人利用潮汐的歷史數(shù)據(jù)采用非線性的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)手段對(duì)潮汐進(jìn)行預(yù)測(cè),例如混沌理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等,但都存在預(yù)報(bào)精度不高的問題。本文主要采用了利用人工魚群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)潮汐進(jìn)行預(yù)測(cè),并建立了基于此預(yù)測(cè)的B/S架構(gòu)的潮汐預(yù)報(bào)與顯示系統(tǒng)。本文的具體內(nèi)容和結(jié)論如下：1.建立了利用人工魚群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)潮汐的模型,利用影響潮汐的最重要的兩個(gè)天體(太陽和月球)的十個(gè)參數(shù)對(duì)潮汐進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.搭建了基于B/S架構(gòu)的四層架構(gòu)的潮汐預(yù)報(bào)與顯示系統(tǒng),利用網(wǎng)絡(luò)對(duì)潮汐進(jìn)行實(shí)時(shí)的查詢。3.本文選取香港長洲的潮汐監(jiān)測(cè)站的三個(gè)月整點(diǎn)監(jiān)測(cè)的潮汐數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)出了未來一個(gè)月內(nèi)的整點(diǎn)潮汐值,取得了較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值。
[Abstract]:Tide is one of the most important components in the marine environment. The influence of tide on marine industry is very important. China has a coastline of 18000 km, and the tide has a great impact on the production and life of our country. Especially the very important influence on the navigation of ships. It is always the pursuit of human society to explore the law of tide, and the prediction of tide is also very important. With the development of society, the Internet has become more and more convenient for people to live. People can use the Internet to query tidal data and other ocean data. Some people use historical data of tides to predict tides by nonlinear mathematical methods, such as chaos theory, neural networks, support vector machines and so on. In this paper, the BP neural network, which is optimized by artificial fish swarm algorithm, is used to predict the tide. A tidal prediction and display system based on the B / S structure is established. The main contents and conclusions of this paper are as follows: 1. A BP neural network model based on artificial fish swarm optimization for tidal prediction is established. Using ten parameters of the two most important celestial bodies (the sun and the moon), which affect the tide, to predict the tide. 2. A four-layer tidal prediction and display system based on the B / S architecture is built. In this paper, the tidal data from the tidal monitoring station in Cheung Chau, Hong Kong, are selected as historical data for analysis and prediction, and the tidal values of the whole point in the coming month are predicted. More accurate prediction values have been obtained.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P731.34

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本文編號(hào)：1684541