【摘 要】
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为快速、准确地预测波浪的有效波高,该文提出了一种基于平均交互信息(AMI)特征选择的自回归(AR)模型与支持向量回归(SVR)混合的短期有效波高预测算法.AR-SVR模型结合了有效波
【机 构】
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天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072;天津大学青岛海洋技术研究院,青岛 266200;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072;天津大学青岛海洋技术研究院,
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为快速、准确地预测波浪的有效波高,该文提出了一种基于平均交互信息(AMI)特征选择的自回归(AR)模型与支持向量回归(SVR)混合的短期有效波高预测算法.AR-SVR模型结合了有效波高序列本身的统计特性,同时考虑到驱动风场的影响.该文比较了AR-SVR模型与AR、SVR模型的预测性能,预测结果表明,AR-SVR混合模型预测结果优于单一的AR和SVR模型.
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