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基于Attention-LSTM网络的龙口海域波高预测研究
被引量:
1
1
作者
沈立祥
陈允约
+1 位作者
牟宗辉
陈松贵
《水道港口》
2023年第2期196-201,共6页
龙口海域位于莱州湾东北侧,常年受季风环流影响,易形成以寒潮浪、台风浪为代表的复杂海况,大波高波浪会对海上作业和涉海工程产生较大影响。为开展近岸波高短期预测研究,利用龙口海域测波站实测数据,结合多种神经网络开展短期波高预测研...
龙口海域位于莱州湾东北侧,常年受季风环流影响,易形成以寒潮浪、台风浪为代表的复杂海况,大波高波浪会对海上作业和涉海工程产生较大影响。为开展近岸波高短期预测研究,利用龙口海域测波站实测数据,结合多种神经网络开展短期波高预测研究,引入统计学指标评价,推断出LSTM网络波高预测效果最好。为进一步优化模型的预测能力,利用注意力机制和多变量输入进行改进,建立多变量Attention-LSTM网络波高预测模型。当采用历史风要素和历史有效波高作为输入信息时,模型绝对相关系数为0.958,平均绝对误差为0.073 m,推断出将Attention-LSTM网络应用于短期波高预测是可行的且误差可接受。
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关键词
波高预测
长短期记忆神经网络
注意力机制
龙口海域
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职称材料
题名
基于Attention-LSTM网络的龙口海域波高预测研究
被引量:
1
1
作者
沈立祥
陈允约
牟宗辉
陈松贵
机构
宁波上航测绘有限公司
交通运输部天津水运工程科学研究所
出处
《水道港口》
2023年第2期196-201,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52001149)
中央级科研院所基本科研业务费资助项目(TKS20220401,TKS20220301)。
文摘
龙口海域位于莱州湾东北侧,常年受季风环流影响,易形成以寒潮浪、台风浪为代表的复杂海况,大波高波浪会对海上作业和涉海工程产生较大影响。为开展近岸波高短期预测研究,利用龙口海域测波站实测数据,结合多种神经网络开展短期波高预测研究,引入统计学指标评价,推断出LSTM网络波高预测效果最好。为进一步优化模型的预测能力,利用注意力机制和多变量输入进行改进,建立多变量Attention-LSTM网络波高预测模型。当采用历史风要素和历史有效波高作为输入信息时,模型绝对相关系数为0.958,平均绝对误差为0.073 m,推断出将Attention-LSTM网络应用于短期波高预测是可行的且误差可接受。
关键词
波高预测
长短期记忆神经网络
注意力机制
龙口海域
Keywords
wave height prediction
long short-term memory neural network
attention mechanism
Longkou sea area
分类号
U612 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention-LSTM网络的龙口海域波高预测研究
沈立祥
陈允约
牟宗辉
陈松贵
《水道港口》
2023
1
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