 |
| 基于递归神经网络的风暴潮增水预测 |
| 作者：雷森;史振威;石天阳;高松;李亚茹;钟山;； 出处：智能系统学报. 2017,12(05):640-644 |
| 关键词：风暴潮增水;;预测;;数值预报;;机器学习;;静态数据;;时序特性;;BP神经网 |
| 中文 |
| 文章摘要：风暴潮增水的准确预测能极大地减少人员伤害和经济损失,具有重要的实用价值。传统的风暴潮预报方法主要包括经验和数值预报,很难建立起相对准确的模型。现有的基于机器学习风暴潮预报方法大都只提取出静态数据间的关系,并没有充分挖掘出风暴潮数据背后的时序 |
| 详细内容请点击全文下载... |
| 全文下载 |
详细地址：广东省广州市越秀区先烈中路100号 邮编：510070
版权所有：广东省科技图书馆(建议分辨率1024*768以上) 粤ICP备05059360号
互动邮箱：stlib@stlib.cn; zhangrui@stlib.cn
部门博客：http://diglib.blog.sohu.com/