【摘 要】
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海洋中波浪对于人类的远洋和近海活动有着深远影响,但过大的波浪引起的海啸会对人员安全与经济造成损失。因而精准的短期波浪预报对于人们进行远洋活动、渔业养殖、海上石油开采、远海和近海的海洋平台的布局和建造等相关活动有重大的参考价值。因为海浪的随机性,非线性共振等因素,海洋工程中的许多常规问题仍具有挑战性。现如今对于波浪的研究可以分为两种方法,一种是以动力学为基础进行研究,另外一种是利用统计学进行研究。以
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海洋中波浪对于人类的远洋和近海活动有着深远影响,但过大的波浪引起的海啸会对人员安全与经济造成损失。因而精准的短期波浪预报对于人们进行远洋活动、渔业养殖、海上石油开采、远海和近海的海洋平台的布局和建造等相关活动有重大的参考价值。因为海浪的随机性,非线性共振等因素,海洋工程中的许多常规问题仍具有挑战性。现如今对于波浪的研究可以分为两种方法,一种是以动力学为基础进行研究,另外一种是利用统计学进行研究。以统计学为基础的深度学习理论正逐渐被人们所使用。因为神经网络模型本身具有良好的自适应学习机制以及非线性映射能力。对事物自身包含的物理机制不需有十分清晰的理解,因而适用于解决物理机制难以理解的问题。本文主要利用循环神经网络模型对波浪进行短期预报。本文主要工作如下:（1）对波浪谱进行离散生成训练集以及测试集;对单步预报的循环神经网模型,建立最佳输入步长与波浪谱自相关函数之间的联系,为确定单步预报的输入提供理论指导。（2）利用循环神经网络对不同海况下的PM谱、ITTC双参数谱和JONSWAP谱进行波浪时历的短期单步预报。（3）尝试通过直接增加输入步长与输出步长的方式,对海浪时历进行短期多步预报,获取不同海况下最佳输入步长的变化规律。本文利用循环神经网络对波浪谱进行了时间序列预报,可为海浪实时预报方面的工作提供一定的参考。
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