摘要
该文针对传统的潮汐预报多以前几日的水文数据结合气象资料为依据进行推算的方法,这样的结果是预报准确度不高。该文介绍了一种新的预测方法,利用感知器神经网络所具有的通过学习获取知识来解决问题以及能对任意连续映射进行逼近的能力,通过搭建在计算机平台的前馈神经网络模型和水文站提供的历史潮汐数据,对涌潮到达江河沿岸各观测点的时间和水位进行预报。
该文针对传统的潮汐预报多以前几日的水文数据结合气象资料为依据进行推算的方法,这样的结果是预报准确度不高。该文介绍了一种新的预测方法,利用感知器神经网络所具有的通过学习获取知识来解决问题以及能对任意连续映射进行逼近的能力,通过搭建在计算机平台的前馈神经网络模型和水文站提供的历史潮汐数据,对涌潮到达江河沿岸各观测点的时间和水位进行预报。
出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2010年第4期17-21,共5页
Journal of Hangzhou Dianzi University:Natural Sciences
关键词
前馈神经网络
感知器
潮汐
预报
feed-forward neural networks
perceptron
tidal bore
forecasting