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基于Attention-LSTM网络的龙口海域波高预测研究
| 题名： | 基于Attention-LSTM网络的龙口海域波高预测研究 |
| 作者： | 沈立祥;陈允约;牟宗辉;陈松贵 |
| 作者单位： | 宁波上航测绘有限公司;交通运输部天津水运工程科学研究所 |
| 关键词： | 波高预测;长短期记忆神经网络;注意力机制;龙口海域 |
| 摘要： | 龙口海域位于莱州湾东北侧，常年受季风环流影响，易形成以寒潮浪、台风浪为代表的复杂海况，大波高波浪会对海上作业和涉海工程产生较大影响。为开展近岸波高短期预测研究，利用龙口海域测波站实测数据，结合多种神经网络开展短期波高预测研究，引入统计学指标评价，推断出LSTM网络波高预测效果最好。为进一步优化模型的预测能力，利用注意力机制和多变量输入进行改进，建立多变量Attention-LSTM网络波高预测模型。当采用历史风要素和历史有效波高作为输入信息时，模型绝对相关系数为0.958，平均绝对误差为0.073m，推断出将Attention-LSTM网络应用于短期波高预测是可行的且误差可接受。 |
| 期刊名称： | 水道港口 |
| 出版年： | 2023 |
| 页码： | 196-201 |
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