导读:本文包含了海浪预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:海浪模型,时间序列预测,神经网络,深度学习
海浪预测论文文献综述
赵建鹏,张爱军,蔡程飞,苏印红[1]（2019）在《基于门控循环网络的海浪波倾角预测研究》一文中研究指出海浪的波倾角是一种非线性随机时间序列,对于舰载机的起降和舰载稳定平台的控制具有重要的指导意义。传统的时间序列预测方法诸如自回归滑动平均预测、神经网络预测法等,有时无法提供较高的精度。因此,提出一种基于门控循环网络的海浪模型时间序列预测法。结果表明,在平均绝对百分比误差上分别比BP神经网络、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)下降了85.0%、80.3%、34.4%;在均方根误差上分别下降了27.1%、37.7%和7.5%。与传统方法相比,门控循环网络在处理长依赖时间序列上更有优势,预测精度更高。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年05期）
金权,华锋,杨永增[2]（2019）在《基于SVM的海浪要素预测试验研究》一文中研究指出采用支持向量机对海浪要素中的有效波高进行预测,采用风场和波浪场作为学习要素,对比不同特征向量对有效波高预测结果的准确度。取台湾岛东部海区作为实验区域,使用NCEP再分析的数值模式数据作为学习样本。选用支持向量分类机,建立了4组不同特征向量的模型进行海浪有效波高的预测,并对4种模型的结果进行比较和分析。实验表明,当输入的特征向量过多或过少时,会对模型的预测结果和计算效率产生不同的影响。当使用风场和波浪场共同作为特征向量进行学习时,在该区域预测结果与模式预报结果相比更接近,相关系数将近99%,均方根误差约0.2 m。(本文来源于《海洋科学进展》期刊2019年02期）
金权[3]（2019）在《基于机器学习算法对海浪波高的预测及优化研究》一文中研究指出海浪是海洋表面重要的运动过程,机器学习是目前国内外热门研究领域,本文将海洋科学与机器学习相结合,探索了机器学习在海洋科学领域应用的可行性,为今后的研究奠定基础。本文采用了机器学习中的两种不同算法对海浪有效波高进行预测和修正。(1)建立使用支持向量机(SVM)的预测模型,选取风场和波浪场作为学习要素,对比不同特征向量对有效波高预测结果的影响。取台湾岛东部海区作为实验区域,使用NCEP再分析的数值模式数据作为学习样本。选用支持向量分类机,建立了四组不同特征向量的模型对海浪有效波高进行预测,并对四种模型的结果进行比较和分析。实验表明,当输入的特征向量过多或过少时,会对模型的预测结果和计算效率产生不同的影响。当使用风场和波浪场共同作为特征向量进行学习时,在该区域预测结果更接近模式预报结果,相关系数将近99%,均方根误差约为0.2m。(2)使用神经网络模型建立模式结果的优化模型,对MASNUM海浪模式的有效波高进行优化。选用风场,波浪场作为学习要素,选取南海海域作为实验区域,按季节划分了夏季、秋季、冬季3个模型进行训练。与卫星观测的数据相比,修正后结果的均方根误差与绝均差减少了约30%。(本文来源于《自然资源部第一海洋研究所》期刊2019-04-01）
李昕[4]（2016）在《今年海洋防灾减灾不可掉以轻心》一文中研究指出本报讯（ 李昕）近日，国家海洋局召开2016年海洋灾害形势会商会。会商预测结果显示，今年灾害性海浪和赤潮灾害的发生次数均多于去年。与会专家综合考虑厄尔尼诺事件、历史统计和海洋环境等因素，对2016年海洋灾害形势进行了预测分析。根据预测，今年(本文来源于《中国海洋报》期刊2016-04-06）
邢闯,李本霞[5]（2013）在《中国近海2012年灾害性海浪分析及2013年预测》一文中研究指出总结分析了2012年中国近海有效波高≧4 m的灾害性海浪过程及灾情概况,并对2012年度的预测结果进行了检验评估。依据1968—2012年有效波高≧4 m的灾害性海浪的统计资料,结合2013年副热带高压及热带风暴的分析预测资料,预测了2013年中国近海灾害性海浪过程的出现次数,以及分海区的出现天数,预测结果可为今年的海洋防灾减灾提供技术支持。(本文来源于《海洋预报》期刊2013年03期）
冯有良,高强,王欣玲[6]（2012）在《近岸黄海灾害性海浪预测及预防——基于方向和极值分布的预测》一文中研究指出在总结有关近岸海浪预测研究成果基础上,根据极值分布理论选取Gumbel分布作为计算模型。根据近岸黄海海洋观测站26a的海浪观测资料,采用按方向和月份统计海浪的最大波高数据,充分考虑海浪方向和海浪灾害发生时间,形成最大波高的十六个方向年极值序列样本和12个月份的月极值序列样本;最后运用Gumbel分布模型计算得到不同方向和各个月份的极值波高预测结果,分析出近岸黄海海域灾害性海浪发生的时间规律和致灾方向,对该近岸黄海海域灾害性海浪预防和减灾提出合理对策。(本文来源于《中国渔业经济》期刊2012年05期）
李本霞,邢闯[7]（2012）在《中国近海2011年灾害性海浪分析及2012年预测》一文中研究指出总结分析了2011年中国近海有效波高为4 m以上的灾害性海浪过程及灾情概况,并对本年度的预测结果进行了检验评估。依据1968—2011年有效波高≧4 m的灾害性海浪的统计资料,结合2012年副热带高压及热带风暴的分析预测资料,预测了2012年中国近海灾害性海浪过程的出现次数,以及分海区的出现天数,预测结果可为今年的海洋防灾减灾提供技术支持。(本文来源于《海洋预报》期刊2012年03期）
郭文涛[8]（2010）在《海浪预测数据管理及可视化系统的设计与实现》一文中研究指出随着对海浪动力过程了解和对海浪的客观预报方法的研究的深入,数值预报已被日益广泛的应用于日常海浪预报业务中。在海浪预报中,海浪数据是进行预报的依据。要做出准确的预报,不仅需要当天的实时数据,还要参考以前的历史数据。但是,随着时间的推移,海浪数据资料会越积越多,如果没有科学规范的管理方法对资料进行管理,很可能造成资料存储的混乱,甚至会造成资料的丢失,从而影响海浪数值预报业务的发展。此外,在海浪数值预报业务中,海浪数值的可视化对预报人员及时查看各海域风浪数值图像,准确的做出预报发挥着重要作用。因此加强对于海浪数据的管理,科学规范的存储海浪资料,实现海浪预测资料的可视化显得尤为重要。为了实现海浪数据管理的科学化规范化,方便海浪预报人员对海浪数据管理,同时也为了实现海浪数值参数可视化,方便海浪数值图像信息的查询和预报。本文引入SQLServer2000数据库以及专业绘图软件Surfer,在VB6.0编程语言环境下,设计实现了海浪预报数据管理及可视化系统。该系统分为叁个子系统,分别是数据管理子系统、图像生成子系统以及图像显示子系统。1)数据管理子系统。负责对海浪数值文件进行管理,主要实现了以下功能：1、文件自动存储,系统连接海浪模式运转服务器,将经过模式转换后的海浪数值文件下载到本地磁盘,并根据时间区域和类型对下载的文件进行分类存储,实现了资料的自动存储；2、数据自动更新,系统按照用户设定的时间间隔自动检测服务器,查看是否有新数据生成并将最新的海浪数值文件下载到本地,实现了信息的自动更新；3、数据库管理,系统引入数据库技术,设计相关表格对海浪文件存储路径等相关信息进行保存,用户无需知道文件的存储格式及存储位置等信息,通过数据库便可实现对数值文件的管理。2)图像生成子系统。负责对下载到本地数值文件进行处理,实现了海浪数值图像的生成和分类存储功能。系统利用VB语言编程,调用专业绘图工具Surfer对数值文件进行处理,生成海浪矢量图像,实现了海浪数值图像的自动生成。同时,根据数值图像的特点,对其分类存储以便用户查找使用。3)图像显示子系统。负责显示海浪数值信息的可视化,实现了以下功能：1、数值图像的显示,系统实现了对各海域数值图像显示,具有图像的放大、信息的鼠标跟随、图像标尺等功能,为海浪预报人员查看各海域数值信息提供了便利；2、历史图像查询,通过该功能海浪预报人员可以查看各海域历史海浪数值图像信息；3、图像动态显示,通过连续播放海浪数值图像,实现了图像的动态延时功能,使得海浪预报人员可以连续查看各海域风浪的变化情况。经过长时间的测试与改进,系统目前已经正式投入使用。在使用的过程中,系统在海浪预测资料管理以及可视化功能上都达到了预期的目标,为海浪预报人员存储和查找资料,分析和预报海上风浪提供了技术上的支持和帮助。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2010-04-01）
单志超,林春生,向前[9]（2009）在《海浪水压场的部分解耦Volterra自适应混沌预测》一文中研究指出针对高海况下对海浪水压场实施预测滤波效果较差这一问题,文中基于混沌模型提出了一种新的预测滤波方法。首先对海浪水压信号的混沌特性进行了分析,计算了相空间重构的参数,建立起了海浪水压场的相空间重构模型;并根据其所具有的混沌特性,利用其相轨迹所揭示的高阶信息,使用二阶部分解耦Volterra自适应预测滤波器进行预测滤波。大量实测海浪数据的滤波实验和对舰船水压信号的检测结果显示,这种算法既具有较高的预测滤波效果,又能根据海况的变化及时地调整滤波器系数,算法实现较为简单,适合海浪这种短时平稳信号。(本文来源于《兵工学报》期刊2009年03期）
单志超,林春生,向前[10]（2008）在《海浪水压场的混沌特性分析及预测模型》一文中研究指出海浪水压场作为水中兵器水压引信最严重的干扰源,对其混沌特性进行研究具有极为重要的意义.依据判断系统是否具有混沌特性的2个重要指标:关联维数和最大Lyapunov指数,分别通过G-P算法和小数据量的Wolf算法进行了计算.对一定数量的海浪水压场数据所进行的计算表明,海浪水压场具有分数的关联维数和正的Lyapunov指数,表现出明显的混沌特性.在此基础上依据混沌信号的相空间重构理论使用支持向量机对海浪水压场进行了预测建模,结果表明非线性混沌模型较常规的线性AR模型具有更高的预测精度.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2008年06期）
海浪预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用支持向量机对海浪要素中的有效波高进行预测,采用风场和波浪场作为学习要素,对比不同特征向量对有效波高预测结果的准确度。取台湾岛东部海区作为实验区域,使用NCEP再分析的数值模式数据作为学习样本。选用支持向量分类机,建立了4组不同特征向量的模型进行海浪有效波高的预测,并对4种模型的结果进行比较和分析。实验表明,当输入的特征向量过多或过少时,会对模型的预测结果和计算效率产生不同的影响。当使用风场和波浪场共同作为特征向量进行学习时,在该区域预测结果与模式预报结果相比更接近,相关系数将近99%,均方根误差约0.2 m。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
海浪预测论文参考文献
[1].赵建鹏,张爱军,蔡程飞,苏印红.基于门控循环网络的海浪波倾角预测研究[J].国外电子测量技术.2019
[2].金权,华锋,杨永增.基于SVM的海浪要素预测试验研究[J].海洋科学进展.2019
[3].金权.基于机器学习算法对海浪波高的预测及优化研究[D].自然资源部第一海洋研究所.2019
[4].李昕.今年海洋防灾减灾不可掉以轻心[N].中国海洋报.2016
[5].邢闯,李本霞.中国近海2012年灾害性海浪分析及2013年预测[J].海洋预报.2013
[6].冯有良,高强,王欣玲.近岸黄海灾害性海浪预测及预防——基于方向和极值分布的预测[J].中国渔业经济.2012
[7].李本霞,邢闯.中国近海2011年灾害性海浪分析及2012年预测[J].海洋预报.2012
[8].郭文涛.海浪预测数据管理及可视化系统的设计与实现[D].中国海洋大学.2010
[9].单志超,林春生,向前.海浪水压场的部分解耦Volterra自适应混沌预测[J].兵工学报.2009
[10].单志超,林春生,向前.海浪水压场的混沌特性分析及预测模型[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2008