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摘要：本发明涉及潮汐预测技术领域，特别是涉及公开了基于神经网络的潮汐预测方法及系统，其中方法，包括：对历史潮汐数据进行时序分解，得到周期性特征；基于周期性特征，确定潮汐周期性预测模型的参数；获取潮汐观测数据，将潮汐观测数据输入到潮汐周期性预测模型中，得到潮汐观测数据的周期性特征；将潮汐观测数据的周期性特征与历史潮汐数据进行拟合，得到拟合后的潮汐时序数据；将拟合后的潮汐时序数据进行模态分解，得到不同频率成分的子序列；将不同频率成分的子序列，输入到训练后的神经网络中，得到目标海域的潮汐数据预测值，得到预测周期内潮汐变化情况。降低计算成本的同时提高了数值稳定性和适应性。
主权项：1.基于神经网络的潮汐预测方法，其特征是，包括：获取目标海域的历史潮汐数据；对历史潮汐数据进行预处理；对历史潮汐数据进行时序分解，得到周期性特征；基于周期性特征，确定潮汐周期性预测模型的参数；获取潮汐观测数据，将潮汐观测数据输入到潮汐周期性预测模型中，得到潮汐观测数据的周期性特征；将潮汐观测数据的周期性特征与历史潮汐数据进行拟合，得到拟合后的潮汐时序数据；将拟合后的潮汐时序数据进行模态分解，得到不同频率成分的子序列；将不同频率成分的子序列，输入到训练后的神经网络中，得到目标海域的潮汐数据预测值，得到预测周期内潮汐变化情况。
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百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于神经网络的潮汐预测方法及系统
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