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基于支持向量机的钱塘江潮时预报方法
被引量:
3
1
作者
孙映宏
章国稳
姬战生
《水力发电》
北大核心
2017年第7期17-21,共5页
针对在钱塘江潮时预报中经验模型和传统神经网络的可靠性不足的问题,提出一种基于支持向量机的钱塘江涌潮到达时间预报方法。通过历史数据了解并分析钱塘江涌潮的周期性以及各涌潮周期间的相关性,取预报日期前后一个月的数据作为一个预...
针对在钱塘江潮时预报中经验模型和传统神经网络的可靠性不足的问题,提出一种基于支持向量机的钱塘江涌潮到达时间预报方法。通过历史数据了解并分析钱塘江涌潮的周期性以及各涌潮周期间的相关性,取预报日期前后一个月的数据作为一个预报模型,以预测日期前一个月以及近5年内同一月份的隔日时间差数据作为训练样本,利用支持向量机预测未来涌潮到达时间。最后,通过对钱塘江沿岸多个水文站2015年农历八月初一至八月二十一的隔日时间差实例预测,验证了方法的有效性。
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关键词
钱塘江
涌潮
统计分析
涌潮预报
支持向量机
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职称材料
题名
基于支持向量机的钱塘江潮时预报方法
被引量:
3
1
作者
孙映宏
章国稳
姬战生
机构
杭州市水文水资源监测总站
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
出处
《水力发电》
北大核心
2017年第7期17-21,共5页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LQ16E080009)
浙江省教育厅一般科研资助项目(GK14080127043)
国家自然科学基金资助项目(61374005)
文摘
针对在钱塘江潮时预报中经验模型和传统神经网络的可靠性不足的问题,提出一种基于支持向量机的钱塘江涌潮到达时间预报方法。通过历史数据了解并分析钱塘江涌潮的周期性以及各涌潮周期间的相关性,取预报日期前后一个月的数据作为一个预报模型,以预测日期前一个月以及近5年内同一月份的隔日时间差数据作为训练样本,利用支持向量机预测未来涌潮到达时间。最后,通过对钱塘江沿岸多个水文站2015年农历八月初一至八月二十一的隔日时间差实例预测,验证了方法的有效性。
关键词
钱塘江
涌潮
统计分析
涌潮预报
支持向量机
Keywords
Qiantang River's tidal bore
statistical analysis
tidal bore prediction
Support Vector Machine
分类号
P338.1 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的钱塘江潮时预报方法
孙映宏
章国稳
姬战生
《水力发电》
北大核心
2017
3
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