【摘 要】
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有效波高预报对人类海上活动和海洋工程都至关重要。人工神经网络在有效波高预报中得到广泛的应用,并取得了良好的效果。但是,它作为一种浅层的网络架构,表达能力有限,这使得
【机 构】
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河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室,河海大学计算机与信息学院,福建省海洋预报台,河海大学港口海岸与近海工程学院
【基金项目】
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河海大学海岸灾害及防护教育部重点实验室开放基金资助项目(20150009),福建省科技计划项目(2018Y0001)
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有效波高预报对人类海上活动和海洋工程都至关重要。人工神经网络在有效波高预报中得到广泛的应用,并取得了良好的效果。但是,它作为一种浅层的网络架构,表达能力有限,这使得预报准确性在不同区域中波动。因此,为了提高有效波高的总体预报准确性,本文提出一种集成栈式自编码器(SAE)和XGBoost的深度学习海浪有效波高预报模型。首先,利用SAE算法强大的特征表征能力处理海浪数据,实现数据的扩维表达。其次,将SAE深层的特征作为XGBoost算法的输入,进行有效波高预测。本文重点研究有效波高预报方法,并根据台湾海峡中部
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