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海浪预报方法研究进展
被引量:
10
1
作者
刘凡
陆小敏
+2 位作者
徐丹
戴雯雯
李慧洲
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期387-393,共7页
总结了海浪预报方法的分类和研究现状,对比分析了各类方法的优缺点。通过对比分析可知,半经验半理论预报法、经验统计预报法、数值预报法3类传统的海浪预报方法区域化显著,模型建立困难,并且对于实时性数据要求较高。此外,还分析了海浪...
总结了海浪预报方法的分类和研究现状,对比分析了各类方法的优缺点。通过对比分析可知,半经验半理论预报法、经验统计预报法、数值预报法3类传统的海浪预报方法区域化显著,模型建立困难,并且对于实时性数据要求较高。此外,还分析了海浪预报的发展趋势,展望了大数据、人工智能和深度学习等新技术在海浪预报研究领域的应用前景。
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关键词
灾害性海浪
海浪预报
大数据
人工智能
深度学习
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职称材料
题名
海浪预报方法研究进展
被引量:
10
1
作者
刘凡
陆小敏
徐丹
戴雯雯
李慧洲
机构
河海大学海岸灾害与防护教育部重点实验室
河海大学计算机与信息学院
江苏科技大学计算机学院
出处
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期387-393,共7页
基金
河海大学海岸灾害与防护教育部重点实验室开放基金(20150009)
江苏省自然科学基金(BK20191298)。
文摘
总结了海浪预报方法的分类和研究现状,对比分析了各类方法的优缺点。通过对比分析可知,半经验半理论预报法、经验统计预报法、数值预报法3类传统的海浪预报方法区域化显著,模型建立困难,并且对于实时性数据要求较高。此外,还分析了海浪预报的发展趋势,展望了大数据、人工智能和深度学习等新技术在海浪预报研究领域的应用前景。
关键词
灾害性海浪
海浪预报
大数据
人工智能
深度学习
Keywords
disastrous ocean waves
wave forecasting
big data
artificial intelligence
deep learning
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海浪预报方法研究进展
刘凡
陆小敏
徐丹
戴雯雯
李慧洲
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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