【摘 要】
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文章通过BP 神经网络模型, 利用西沙站的实测潮位推算三亚站潮位, 研究用一地点的潮位资料去推算另-地点（异地）潮位的方法.文章比较了不同隐含层节点数和输入因子对潮位推算结
【机 构】
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热带海洋环境国家重点实验室（中国科学院南海海洋研究所）
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文章通过BP 神经网络模型, 利用西沙站的实测潮位推算三亚站潮位, 研究用一地点的潮位资料去推算另-地点（异地）潮位的方法.文章比较了不同隐含层节点数和输入因子对潮位推算结果的影响, 采用预测时间（t）之前N 个小时（t–N＋1, ……, t–1, t）西沙站的实测潮位数据作为输入因子, 输入因子数目在2-10 之间, 隐含层分别采用节点数3、4、5、10 和15 建模, 分多种情况进行推算.结果显示, 对文中使用的特定情形, 隐含层为4 个节点的效果最好, 隐含层为15个节点的效果最差; 输入层为2 个
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