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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要: 得益于人工智能技术的迅速发展,应用机器学习方法进行波浪和载荷预测已成为近些年的研究热点之一.支持向量机方法SVM作为机器学习方法的一种,泛化学习能力强,可有效实现波浪预测.基于JONSWAP波浪谱水池试验数据,采用支持向量机回归方法进行学习与预测... 展开 得益于人工智能技术的迅速发展,应用机器学习方法进行波浪和载荷预测已成为近些年的研究热点之一.支持向量机方法SVM作为机器学习方法的一种,泛化学习能力强,可有效实现波浪预测.基于JONSWAP波浪谱水池试验数据,采用支持向量机回归方法进行学习与预测.提出一种新的波谱分频方法,将波浪时间序列转换成波浪谱,采用波浪谱分区间方式,分频域预测波高,再进行线性叠加.对影响预测结果的训练时长、取点频率等参数进行充分优选后,建立了波浪短期预测模型.对比分析分频前后模型预测效果,形成了一套基于支持向量机的波浪预测方法. 收起
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