Application of BP Neural Networks in Tide Forecasting
Application of BP Neural Networks in Tide Forecasting
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BP神经网络在潮汐预报中的应用
DOI：
10.3390/atmos13121999
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发表时间：
2022-11
期刊：
影响因子：
2.9
通讯作者：
Shiquan Ni
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haotong Xu;Hongyuan Shi;Shiquan Ni
潮汐现象是海洋中一种重要的动力现象，对潮汐的准确预报是各种海洋活动的重要任务。本文提出了考虑潮汐周期性的分析方法，并将其应用于实际潮汐预报。结果表明，该方法能较好地解决潮汐预报中的延迟问题，提高预报精度。与潮汐调和分析方法相比，该方法的预报结果更准确，需要的短期潮汐预报数据更少。虽然这项研究只能提供3天的准确预测，但足以应对风险。如何提高长期预测的精度是未来的研究方向之一。
Tidal phenomenon is a significant dynamical phenomenon in the ocean, and the accurate prediction of tide is an important task for various maritime activities. This paper proposes analysis method considering tidal periodicity and apply it to the actual tide prediction. The results prove that this method can solve the delay problem in tide prediction, improve the accuracy of prediction. Compared with the tidal harmonic analysis method, the prediction result of this method is more accurate and requires less data for short-term tidal forecast. Although this study can only provide an accurate forecast for 3 days, it is enough to deal with risks. How to improve the accuracy of long-term prediction is one of the future research directions.
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DOI：
10.3233/jifs-189060
发表时间：
2020-10
期刊：
J. Intell. Fuzzy Syst.
影响因子：
--
作者：
Xin Zhang
通讯作者：
Xin Zhang
影响因子：
6.4
作者：
FRENCH, MN;KRAJEWSKI, WF;CUYKENDALL, RR
通讯作者：
CUYKENDALL, RR
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Bang-Fuh;Chen;Chu;Chi;Chun;Wang
通讯作者：
Bang-Fuh;Chen;Chu;Chi;Chun;Wang
影响因子：
--
作者：
George Howard Darwin
通讯作者：
George Howard Darwin
影响因子：
3.4
作者：
Kavzoglu, T;Mather, PM
通讯作者：
Mather, PM