【摘 要】
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南海作为“21世纪海上丝绸之路”的重要海域,海浪研究对于南海海洋工程建设、海洋开发、航运作业和海洋渔业等具有重要意义。然而海洋波浪复杂,常伴随着危险,快速准确的波高预测可以提前了解海况,提供相关数据,做出正确的决策,保证海上航行、作业的顺利进行以及人员的安全。本文采用智能算法优化的BP神经网络对南海波高进行预测,主要研究内容有以下几个方面:（1）使用WAVEWATCH-Ⅲ（WW3）模型模拟了201
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南海作为“21世纪海上丝绸之路”的重要海域,海浪研究对于南海海洋工程建设、海洋开发、航运作业和海洋渔业等具有重要意义。然而海洋波浪复杂,常伴随着危险,快速准确的波高预测可以提前了解海况,提供相关数据,做出正确的决策,保证海上航行、作业的顺利进行以及人员的安全。本文采用智能算法优化的BP神经网络对南海波高进行预测,主要研究内容有以下几个方面:（1）使用WAVEWATCH-Ⅲ（WW3）模型模拟了2013年-2017年南海海域波浪场。在缺乏相关区域浮标数据的情况下,通过与高度计数据的交叉对比,验证了WW3模型模拟结果的准确性,并对南海海域的波候进行了分析。结果表明南海海域波高存在区域差异,具体表现为北部高,南部相对较低。WW3模型模拟数据为进一步预测波高提供了数据基础。（2）组合历史波高数据和风数据构成不同参数特征,验证BP神经网络在各输入参数下南海波高预测结果的准确性。结果表明随着参数的增加,预测精度有一定的提高,但BP神经网络容易陷入局部最小值,结果还有待进一步提高。（3）针对BP神经网络存在的缺点进行改进,采用遗传算法、粒子群算法、布谷鸟算法和天牛须算法分别对其权值和阈值进行优化,并分析了不同输入参数下各组合模型的预测精度变化。预测结果表明,四种智能算法优化BP神经网络,都可以提高其预测精度,其中CS-BP模型预测结果最优。
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