本文關(guān)鍵詞：基于非線性理論的錢塘江涌潮預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 潮汐預(yù)報(bào) 混沌理論 水文時(shí)間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)

【摘要】：錢塘江涌潮以其獨(dú)特的魅力而舉世聞名,但在觀賞錢塘江涌潮的同時(shí),不能忽略其所帶來的危害,每年錢塘江潮水都會(huì)給兩岸群眾帶來人身財(cái)產(chǎn)損失。如果能提供準(zhǔn)確的涌潮預(yù)報(bào)信息,那么必然能減小錢塘江涌潮帶來的危害。文中提出了應(yīng)用混沌理論于錢塘江涌潮預(yù)報(bào)的方法,內(nèi)容主要包括涌潮到潮時(shí)差序列和潮位序列的混沌識(shí)別,并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)模型對其進(jìn)行預(yù)報(bào),主要工作如下:(1)錢塘江涌潮系統(tǒng)的混沌特性研究。首先分析了現(xiàn)有的潮汐預(yù)報(bào)理論,以及已應(yīng)用于錢塘江的預(yù)報(bào)方法。然后討論了混沌現(xiàn)象的成因,表明自然界中的原本存在的水文系統(tǒng)會(huì)伴隨著大量的混沌行為,所以文中提出利用混沌理論優(yōu)化錢塘江涌潮預(yù)報(bào)模型。能否成功應(yīng)用取決于涌潮系統(tǒng)的動(dòng)力特性,故重點(diǎn)分析了飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法和最大Lyapunov指數(shù)法的使用,定性定量的分析了錢塘江涌潮系統(tǒng)的混沌特性。(2)基于混沌優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潮時(shí)預(yù)報(bào)。由于每日涌潮的到潮時(shí)間符合陰歷的變化規(guī)律,擬周期性較強(qiáng),原本隱含的混沌特性不容易展現(xiàn)出來,所以建立關(guān)于涌潮的隔日到潮時(shí)差序列。對該序列混沌分析后,重構(gòu)其相空間,將其每個(gè)相點(diǎn)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)其重構(gòu)相空間后揭示出的演化規(guī)律。最終利用基于混沌優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)到潮時(shí)差序列對到潮時(shí)可能的誤差預(yù)測,通過對錢塘江四個(gè)觀測站的預(yù)報(bào),結(jié)果顯示四個(gè)站點(diǎn)的RMSE(根均方誤差)值相對于傳統(tǒng)方法平均減少了83.9%,比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均減少71.18%,表明該模型可靠且具有較高的預(yù)報(bào)精度。(3)基于混沌優(yōu)化支持向量機(jī)的潮位預(yù)報(bào)。相比較于到潮時(shí)差序列,潮位序列的擬周期性較強(qiáng),首先分析了單獨(dú)使用支持向量機(jī)算法對潮位序列的追蹤效果,雖然能跟蹤原有潮位序列的走勢但其精度卻有待提升,故利用混沌理論優(yōu)化支持向量機(jī)模型,最終其預(yù)報(bào)結(jié)果的RMSE值相較原始模型減小了60.28%,證明混沌理論對該模型的修正有效。
【關(guān)鍵詞】：潮汐預(yù)報(bào) 混沌理論 水文時(shí)間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P731.34;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究與發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 傳統(tǒng)預(yù)測方法12-13
• 1.2.2 非線性理論預(yù)測方法13
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 混沌理論及在江河涌潮預(yù)報(bào)中的應(yīng)用15-28
• 2.1 混沌學(xué)概論15-16
• 2.2 水文系統(tǒng)的相空間重構(gòu)16-19
• 2.2.1 相空間重構(gòu)概論16-17
• 2.2.2 關(guān)聯(lián)維數(shù)定義17-18
• 2.2.3 飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)法18-19
• 2.3 Lyapunov指數(shù)法19-22
• 2.3.1 Lyapunov指數(shù)定義19-20
• 2.3.2 Wolf法20-21
• 2.3.3 小數(shù)據(jù)量法21-22
• 2.4 實(shí)際涌潮系統(tǒng)混沌特性識(shí)別22-27
• 2.4.1 相空間重構(gòu)技術(shù)22-25
• 2.4.2 最大Lyapunov指數(shù)25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在江河涌潮預(yù)報(bào)中的應(yīng)用28-40
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究28-32
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及結(jié)構(gòu)28-30
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程30-32
• 3.2 支持向量機(jī)（SVM）應(yīng)用研究32-35
• 3.2.1 支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)32-35
• 3.2.2 支持向量機(jī)回歸預(yù)測模型35
• 3.3 實(shí)例分析35-39
• 3.3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錢塘江涌潮潮時(shí)預(yù)報(bào)35-37
• 3.3.2 基于SVM的錢塘江涌潮潮位預(yù)報(bào)37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于混沌優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的江河涌潮短期預(yù)報(bào)模型及在錢塘江的應(yīng)用40-52
• 4.1 錢塘江涌潮自動(dòng)檢測模塊40-45
• 4.1.1 水位檢測40-41
• 4.1.2 流速檢測41-43
• 4.1.3 涌潮檢測平臺(tái)43-45
• 4.2 到潮時(shí)差序列的相空間重構(gòu)45-49
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第5章 基于混沌優(yōu)化支持向量機(jī)的江河涌潮潮位短期預(yù)報(bào)模型及在錢塘江的應(yīng)用52-56
• 5.1 潮位序列的相空間重構(gòu)52-54
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析54-55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 第6章 結(jié)論與展望56-58
• 6.1 工作總結(jié)56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄62

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘存鴻;林炳堯;毛獻(xiàn)忠;;錢塘江涌潮二維數(shù)值模擬[J];海洋工程;2007年01期

2 于普兵;潘存鴻;;錢塘江涌潮一維數(shù)值模擬[J];水動(dòng)力學(xué)研究與進(jìn)展A輯;2010年05期

3 竹濤聲;;從探索錢塘江涌潮的形成之謎說起[J];科學(xué)24小時(shí);2011年01期

4 林默;錢塘江涌潮[J];廈門科技;2000年05期

5 毛獻(xiàn)忠;龔春生;;錢塘江涌潮影響因素分析[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2011年04期

6 謝東風(fēng);潘存鴻;陸波;葉小凡;;基于實(shí)測資料的錢塘江涌潮水動(dòng)力學(xué)特性研究[J];水動(dòng)力學(xué)研究與進(jìn)展A輯;2012年05期

7 蘇銘德,徐昕,朱錦林,韓耀宗;數(shù)值模擬在錢塘江涌潮分析中的應(yīng)用──Ⅰ.數(shù)值計(jì)算方法[J];力學(xué)學(xué)報(bào);1999年05期

8 ;河口海岸國際研討會(huì)部分論文摘要[J];浙江水利科技;2004年01期

9 戴世強(qiáng);;一萬天辛勤鑄新篇——《錢塘江涌潮的特性》評介[J];水動(dòng)力學(xué)研究與進(jìn)展A輯;2009年01期

10 蘇銘德,徐昕,朱錦林,韓耀宗;數(shù)值模擬在錢塘江涌潮分析中的應(yīng)用──Ⅱ.計(jì)算結(jié)果和分析[J];力學(xué)學(xué)報(bào);1999年06期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 曾旭;王瑞榮;王建中;薛安克;;一種基于視頻識(shí)別的錢塘江涌潮檢測方法[A];浙江省信號處理學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 薛楚;基于非線性理論的錢塘江涌潮預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2016年

2 陳菊芳;錢塘江涌潮作用下三維流場的數(shù)值模擬研究[D];浙江大學(xué);2012年

3 徐翠飛;基于數(shù)據(jù)和黑箱建模理論的錢塘江涌潮自動(dòng)檢測與實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)方法[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

，

本文編號：968613