【摘 要】
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为分析不同神经网络模型在海洋波高数据预测中的应用效果,基于北部湾单点浮标实测数据,首先对目标数据进行数字特征分析,根据分析结果选择离差标准化对输入数据进行预处理;接着通过实验分析对比了循环神经网络、长短时记忆网络、带卷积的循环神经网络和带卷积的长短时记忆网络4种网络模型方法在波高数据建模预测的效果。实验结果表明,4种网络建模方法对北部湾海域波高预测模型评估的平均均方根误差为0.20 m,平均相关系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61661009)。
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为分析不同神经网络模型在海洋波高数据预测中的应用效果,基于北部湾单点浮标实测数据,首先对目标数据进行数字特征分析,根据分析结果选择离差标准化对输入数据进行预处理;接着通过实验分析对比了循环神经网络、长短时记忆网络、带卷积的循环神经网络和带卷积的长短时记忆网络4种网络模型方法在波高数据建模预测的效果。实验结果表明,4种网络建模方法对北部湾海域波高预测模型评估的平均均方根误差为0.20 m,平均相关系数为0.88,通过实验对比4种网络模型方法的预测分析结果表明,加入卷积后的网络模型预测结果准确度更好。
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