本文關(guān)鍵詞： 風(fēng)暴潮增水 預(yù)測 數(shù)值預(yù)報 機(jī)器學(xué)習(xí) 靜態(tài)數(shù)據(jù) 時序特性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《智能系統(tǒng)學(xué)報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：風(fēng)暴潮增水的準(zhǔn)確預(yù)測能極大地減少人員傷害和經(jīng)濟(jì)損失,具有重要的實用價值。傳統(tǒng)的風(fēng)暴潮預(yù)報方法主要包括經(jīng)驗和數(shù)值預(yù)報,很難建立起相對準(zhǔn)確的模型�，F(xiàn)有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)暴潮預(yù)報方法大都只提取出靜態(tài)數(shù)據(jù)間的關(guān)系,并沒有充分挖掘出風(fēng)暴潮數(shù)據(jù)背后的時序關(guān)聯(lián)特性。文中提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)暴潮增水預(yù)測方法。本文對風(fēng)暴潮時序數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的處理,并設(shè)計合適結(jié)構(gòu)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而完成時序數(shù)據(jù)的預(yù)測。相較于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好地應(yīng)對時序數(shù)據(jù)的預(yù)測問題。將該方法用于濰坊水站的增水預(yù)測中,結(jié)果表明,相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能得到更好的預(yù)測結(jié)果,誤差更小。
[Abstract]:The accurate prediction of storm surge increase water can greatly reduce human injury and economic loss, which is of great practical value. The traditional storm surge forecasting methods mainly include experience and numerical forecast. It is difficult to build a relatively accurate model. Most of the existing methods based on machine learning for storm surge prediction only extract the relationship between static data. The time series correlation characteristics behind storm surge data are not fully excavated. In this paper, a prediction method of storm surge increase water based on recurrent neural network is proposed. In this paper, storm surge time series data are specially processed. A recursive neural network with suitable structure is designed to predict the time series data. Compared with the traditional BP neural network, The recursive neural network can better deal with the prediction of time series data. The results show that the recurrent neural network can get better prediction results and the error is smaller than BP neural network.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)宇航學(xué)院圖像處理中心;國家海洋局北海預(yù)報中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61671037)
【分類號】：P731.34;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 本刊編輯部;黃、渤海風(fēng)暴潮減災(zāi)工作經(jīng)驗交流暨學(xué)術(shù)研討會在津召開[J];海洋預(yù)報;2001年03期

2 王喜年;風(fēng)暴潮預(yù)報知識講座[J];海洋預(yù)報;2001年03期

3 王喜年;風(fēng)暴潮預(yù)報知識講座 第四講 風(fēng)暴潮預(yù)報技術(shù)(1)[J];海洋預(yù)報;2001年04期

4 馮利華;風(fēng)暴潮等級和災(zāi)情的定量表示法[J];海洋科學(xué);2002年01期

5 王喜年;風(fēng)暴潮預(yù)報知識講座 第七講 風(fēng)暴潮風(fēng)險分析與計算[J];海洋預(yù)報;2002年04期

6 王喜年;關(guān)于溫帶風(fēng)暴潮[J];海洋預(yù)報;2005年S1期

7 劉清容;于建生;韓笑;;風(fēng)暴潮研究綜述及防災(zāi)減災(zāi)對策[J];科技風(fēng);2009年12期

8 謝麗;張振克;;近20年中國沿海風(fēng)暴潮強度、時空分布與災(zāi)害損失[J];海洋通報;2010年06期

9 李闊;李國勝;;風(fēng)暴潮風(fēng)險研究進(jìn)展[J];自然災(zāi)害學(xué)報;2011年06期

10 張華慶;張桂平;孫熙平;;風(fēng)暴潮浪與深水結(jié)構(gòu)物相互作用研究綜述[J];水道港口;2012年05期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張延廷;王以嬌;;風(fēng)暴潮的預(yù)警與減災(zāi)對策[A];論沿海地區(qū)減災(zāi)與發(fā)展——全國沿海地區(qū)減災(zāi)與發(fā)展研討會論文集[C];1991年

2 徐漢興;顧明杰;;關(guān)于臺風(fēng)風(fēng)暴潮特征的分析[A];中國航海學(xué)會航標(biāo)專業(yè)委員會測繪學(xué)組學(xué)術(shù)研討會學(xué)術(shù)交流論文集[C];2006年

3 譚亞;張君倫;王瑩輝;;福建省沿海風(fēng)暴潮特性及其預(yù)報[A];中國海洋湖沼學(xué)會水文氣象分會、中國海洋湖沼學(xué)會潮汐及海平面專業(yè)委員會、中國海洋湖沼學(xué)會計算海洋物理專業(yè)委員會、山東（暨青島市）海洋湖沼學(xué)會2007年學(xué)術(shù)研討會論文摘要集[C];2007年

4 譚亞;張君倫;王瑩輝;;福建省沿海風(fēng)暴潮特性及其預(yù)報[A];中國海洋湖沼學(xué)會第九次全國會員代表大會暨學(xué)術(shù)研討會論文摘要匯編[C];2007年

5 楊曉君;磊磊;呂江津;何群英;王穎;;對一次渤海風(fēng)暴潮過程數(shù)值模擬檢驗[A];第十四屆中國海洋（岸）工程學(xué)術(shù)討論會論文集（上冊）[C];2009年

6 王志力;陸永軍;左利欽;;甌江河口風(fēng)暴潮數(shù)值模擬[A];第十四屆中國海洋（岸）工程學(xué)術(shù)討論會論文集（下冊）[C];2009年

7 張曉慧;盛春雁;邵滋和;;青島沿海風(fēng)暴潮分析[A];中國氣象學(xué)會2005年年會論文集[C];2005年

8 吳明月;周連科;邊清河;;滄州沿海風(fēng)暴潮氣候統(tǒng)計特征[A];中國氣象學(xué)會2007年年會氣候變化分會場論文集[C];2007年

9 邰佳愛;張長寬;張君倫;;廣東省臺風(fēng)暴潮數(shù)值預(yù)報模式研究[A];第十四屆中國海洋（岸）工程學(xué)術(shù)討論會論文集（上冊）[C];2009年

10 劉學(xué)萍;武強;;煙臺特大風(fēng)暴潮災(zāi)害成因及應(yīng)急服務(wù)[A];第26屆中國氣象學(xué)會年會氣象災(zāi)害與社會和諧分會場論文集[C];2009年

相關(guān)重要報紙文章 前8條

1 本報記者 田東霖;專家解析緬甸大災(zāi)緣由 強調(diào)應(yīng)重視風(fēng)暴潮預(yù)警[N];中國海洋報;2008年

2 王中建;風(fēng)暴潮攪動全球的災(zāi)害[N];中國海洋報;2013年

3 馬高飛邋通訊員 盛春巖;山東沿海風(fēng)暴潮預(yù)報添“模式”[N];中國氣象報;2007年

4 牛健存;河北省沿海風(fēng)暴潮預(yù)報技術(shù)通過國家鑒定[N];河北日報;2006年

5 ;我國風(fēng)暴潮的監(jiān)測與預(yù)報[N];中國水利報;2008年

6 ;加強防御風(fēng)暴潮工作[N];中國水利報;2008年

7 記者 蘇濤;風(fēng)暴潮預(yù)報顯威力[N];中國海洋報;2000年

8 記者　張麗輝;滄州首創(chuàng)國內(nèi)沿海風(fēng)暴潮預(yù)報技術(shù)[N];河北日報;2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 張晨;流—流耦合效應(yīng)對南海北部風(fēng)暴潮影響的數(shù)值模擬研究[D];中國科學(xué)院研究生院(海洋研究所);2016年

2 聶會;河口臺風(fēng)暴潮研究[D];浙江大學(xué);2014年

3 王喜娜;風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險評估與事件預(yù)警研究[D];武漢大學(xué);2016年

4 黃森軍;浙江近岸臺風(fēng)暴潮及沖淤研究[D];浙江大學(xué);2017年

5 付慶軍;渤海灣溫帶風(fēng)暴潮數(shù)值計算模式的研究與應(yīng)用[D];天津大學(xué);2010年

6 徐亞男;風(fēng)暴潮與波浪耦合數(shù)值預(yù)報模型的研究[D];天津大學(xué);2012年

7 馮興如;重點區(qū)臺風(fēng)風(fēng)暴潮數(shù)值預(yù)報與災(zāi)害評估研究[D];中國科學(xué)院研究生院（海洋研究所）;2012年

8 盧美;浙江海岸臺風(fēng)風(fēng)暴潮漫堤風(fēng)險評估研究[D];浙江大學(xué);2013年

9 紀(jì)芳;渤海和黃海北部沿岸海洋動力災(zāi)害研究[D];中國科學(xué)院研究生院（海洋研究所）;2010年

10 趙鵬;渤海寒潮風(fēng)暴潮增水風(fēng)險的數(shù)值研究[D];中國海洋大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 馬筱迪;天津沿海風(fēng)暴潮特征及預(yù)報模型研究[D];天津大學(xué);2016年

2 張操;廣西北部灣風(fēng)暴潮的數(shù)值模擬[D];上海海洋大學(xué);2014年

3 謝洋;海平面上升對珠江口風(fēng)暴潮增水和波浪的影響研究[D];東南大學(xué);2015年

4 吳亞楠;山東沿海臺風(fēng)暴潮數(shù)值模擬與統(tǒng)計分析[D];中國海洋大學(xué);2015年

5 付元沖;長江口沿海地區(qū)溫帶風(fēng)暴潮預(yù)報模式的建立及應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2016年

6 黃山;瓊州海峽風(fēng)暴潮數(shù)值模擬與不同臺風(fēng)路徑對增水的影響研究[D];華南理工大學(xué);2016年

7 韓小燕;蒼南縣風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險評估研究[D];浙江大學(xué);2016年

8 李旋;江蘇沿海風(fēng)暴潮數(shù)值預(yù)報模式研究[D];上海海洋大學(xué);2016年

9 張虹;舟山海域寒潮風(fēng)暴潮過境對沿岸水位的影響[D];浙江海洋大學(xué);2017年

10 吳國棟;黃河三角洲風(fēng)暴潮特征和災(zāi)害風(fēng)險分析[D];國家海洋局第一海洋研究所;2017年

，

本文編號：1516916