人工神经网络模型在航道、港口潮水位预报中的应用
인공신경망락모형재항도、항구조수위예보중적응용
Back-propagation artificial neural network model for prediction of tidal water level
  • 万方数据
    水利水运工程学报 수이수운공정학보
    HYDRO-SCIENCE AND ENGINEERING
    2008年 2期 67-70 ,共4页

    欧素英%杨清书

    구소영%양청서

    BP网络模型%潮位%预报%调和分析 BP網絡模型%潮位%預報%調和分析
    BP망락모형%조위%예보%조화분석
    利用BP人工神经网络技术,以主要分潮为输入,在合理选择各参数的基础上,通过BP网络模型确定与各分潮调和常数相关的权值,建立起以短期潮水位资料为基础的潮水位预报模型.并利用该模型对珠江口磨刀门水道的大横琴站的潮位进行预报.结果表明,只要资料时间超过15d就可以很好地预报较长时间的潮位.
    이용BP인공신경망락기술,이주요분조위수입,재합리선택각삼수적기출상,통과BP망락모형학정여각분조조화상수상관적권치,건립기이단기조수위자료위기출적조수위예보모형.병이용해모형대주강구마도문수도적대횡금참적조위진행예보.결과표명,지요자료시간초과15d취가이흔호지예보교장시간적조위.
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