基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潮汐分析

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摘  要 ：由于風(fēng)、浪、潮等環(huán)境因素的影響，傳統(tǒng)的潮位平差和分析方法無(wú)法準(zhǔn)確捕捉潮汐時(shí)間序列數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。為了解決這個(gè)問(wèn)題，文章提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)預(yù)測(cè)連云港站點(diǎn)的潮位。通過(guò)設(shè)置不同的參數(shù)如LSTM層數(shù)、批處理大小、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)、初始學(xué)習(xí)率和序列長(zhǎng)度，構(gòu)建了LSTM模型，并使用了2022年1月以來(lái)連云港驗(yàn)潮站的小時(shí)級(jí)潮汐數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集，進(jìn)行模型的訓(xùn)練，并評(píng)估了該模型在不同網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置下的性能，最后選擇最優(yōu)的模型參數(shù)對(duì)連云港未來(lái)潮汐數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果分析表明該模型可以較好地完成預(yù)測(cè)任務(wù)。（剩余7802字）