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基于HA-TCN的模块化潮位短期预测方法 被引量:1

Modular Tidal Level Short-Term Forecasting Based on HA-TCN
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摘要 针对潮汐电站调度的高精度潮位预测需求,提出一种将调和分析(HA)与时间卷积网络(TCN)两个模块相结合的潮位预测方法。利用调和分析方法预测得到天文潮潮位;利用TCN模型来预测残差部分即非天文潮潮位变化趋势;两者线性求和得到最终的潮位预测值。算例表明,可以实现高精度的潮位预测,且该模型具有良好的泛化性和实用性。 In order to meet the demand of high-precision tide level prediction for tidal power station dispatching,a tide level prediction method that combines the two modules of Harmonic Analysis(HA) and Temporal Convolutional Network(TCN) is proposed. The astronomical tide level is predicted by harmonic analysis method;TCN model is used to predict the variation trend of residual part, that is non-astronomical tide level;The final tidal level prediction value is obtained by linear summation of two parts. Numerical examples show that high-precision tide level prediction can be realized, and the model has good generalization and practicability.
作者 黄冬梅 王唱 胡安铎 孙锦中 孙园 宋巍 Huang Dongmei;Wang Chang;Hu Anduo;Sun Jinzhong;Sun Yuan;Song Wei(Shanghai Electric Power University,College of Electronics and Information Engineering,Shanghai 201306,China;Shanghai Electric Power University,College of Mathematics,Shanghai 201306,China;Shanghai Ocean University,College of Information,Shanghai 201306,China)
出处 《科学技术创新》 2022年第4期176-180,共5页 Scientific and Technological Innovation
基金 上海市科委地方院校能力建设项目(20020500700,20050501900)。
关键词 潮位预测 调和分析 时间卷积网络 模块化预测 Tidal level prediction Harmonic analysis Time convolution network Modular forecasting
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参考文献4

二级参考文献28

共引文献33

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引证文献1

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