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基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法

苑希民 黄玉啟 田福昌 曹鲁赣

水资源保护2023,Vol.39Issue(6):8-15,8.
水资源保护2023,Vol.39Issue(6):8-15,8.DOI:10.3880/j.issn.1004-6933.2023.06.002

基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法

Research on forecasting method of storm surge based on LSTM-GM neural network model

苑希民 1黄玉啟 2田福昌 1曹鲁赣1

作者信息

  • 1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072
  • 2. 浙江省水利水电勘测设计研究院有限责任公司,浙江 杭州 310002
  • 折叠

摘要

关键词

风暴潮增水/LSTM-GM神经网络模型/GM误差修正/小清河入海口

Key words

storm surge/LSTM-GM neural network model/GM error correction/Xiaoqing River Estuary

分类

海洋科学

引用本文复制引用

苑希民,黄玉啟,田福昌,曹鲁赣..基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法[J].水资源保护,2023,39(6):8-15,8.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFC1508403) (2018YFC1508403)

国家自然基金委创新团队项目(51621092) (51621092)

科技部重点领域创新团队项目(2014RA4031) (2014RA4031)

天津大学自主创新基金项目(2022XHX-0013,2022XSU-0019) (2022XHX-0013,2022XSU-0019)

水资源保护

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1004-6933

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