NEURAL NETWORKS BASED SIMULATION OF SIGNIFICANT WAVE HEIGHT

机译：基于神经网络的有效波高模拟

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摘要

A large number of ocean activities call for real time or on-line forecasting of wind wave characteristics including significant wave height (Hs). The work reported in this paper uses statistics, and artificial neural networks trained with an optimization technique called simulated annealing to estimate the parameters of a probability distribution called hepta-parameter spline for the conditional probability density functions (pdf s) of significant wave heights given their eight immediate preceding 3-hourly observed Hs's. These pdfs are used in the simulation of significant wave heights related to a location in the Pacific. The paper also deals with short and long term forecasting of Hs for the region through generating random variates from the spline distribution.

机译：大量的海洋活动要求实时或在线预测风波特征，包括重要的波高（Hs）。本文报道的工作使用统计数据和人工神经网络进行训练，该人工神经网络采用称为“模拟退火”的优化技术进行训练，以估计有效波高的条件概率密度函数（pdf s）的概率分布（称为七参数样条）的参数。前三个小时每小时观察8个Hs。这些pdf用于模拟与太平洋某个位置有关的重要波高。本文还通过从样条曲线分布生成随机变量来处理该地区Hs的短期和长期预测。

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来源
《International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering 2007(OMAE2007) vol.4; 20070610-15; San Deigo,CA(US)》|2007年|P.401-409|共9页
会议地点 San DeigoCA(US)
作者
H. Bazargan; H. Bahai; A. Aminzadeh-Gohari; A. Bazargan;
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作者单位

College of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Iran;

School of Engineering Design, Brunei University, Uxbridge, UB8 3PH, UK;

University of California, Berkeley, CA, USA;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类海洋工程;
关键词
significant wave height; simulation; artificial neural networks; simulated annealing; hepta-parameter spline distribution; forecasting;

机译：有效波高;模拟;人工神经网络;模拟退火;七参数样条分布;预测;

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