非线性非平稳波浪极短期预测的复合优化模型

海浪的时间序列一般具有非线性和非平稳性,针对直接对其进行预测精度较差,本文利用复合模型对波浪进行了预测。利用长短期记忆神经网络模型的非线性学习能力和经验模态分解的非平稳数据处理能力,采用镜像对称和长短期记忆算法联合消除经验模态分解端点效应,建立了一种用于不规则波极短期预测的复合经验模态分解-长短期记忆模型。研究表明:通过比较分析水槽试验获得的一般不规则波、线性聚焦波和非线性畸形波的预测效果,结果揭示出经验模态分解端点效应对模型预测精度具有负面影响,本文基于自适应镜像延拓的复合经验模态分解-长短期记忆模型可以更好地预测极短期非线性、非平稳波浪时序的变化趋势。