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本文根据1967~1982年间影响湛江站增水的热带气旋资料,选取了其中对湛江站增水影响比较显著的因子,运用人工神经网络中的BP算法,建立了湛江站风暴潮增水预报的人工神经网络模型,并使用贝叶斯优化算法提高了BP网络模型的预报能力,结果表明所建BP网络模型的训练拟合效果和预报效果都比较好.表明该网络模型可以用于湛江站风暴潮增水的预报.同时本文也为其它的港口、码头等近岸海洋工程风暴潮增水的预报提供了一个有效可行的方案.